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texturepacker将大图集分割成更小的图片。

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简介：
TexturePacker软件能够将大型纹理集分割成一系列更小的图片。它具备读取JSON文件并根据JSON数据进行图像切割的功能。用户可以通过选择软件选项中的“打开JSON”功能来加载和读取相应的JSON文件，从而实现图像的细分处理。

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    本图集展示了使用plist进行图片分割的技术示例，包含各类图标和界面元素的切片过程及结果展示。适合开发者参考学习。 **标题解析：** plist组图分割demo 这个标题表明这是一个关于图像处理的项目，主要功能是将图片集（图组）进行分割。这里的“plist”通常指的是苹果iOS系统中使用的XML配置文件格式，用于存储数据。在这个场景下，可能是用来组织或描述图像数据的。demo意味着这是一个演示或示例程序，可能包含基础的代码实现，用于展示如何操作和处理plist文件中的图像数据。 **描述解析：** 项目是基于python3.6开发的，这表明项目使用的是Python编程语言的3.6版本。Python因其简洁的语法和丰富的库资源，常常被用作数据分析和图像处理的任务。此外，还提供了配套博客链接以供进一步学习。 **标签解析：** plist标签指明了项目涉及到的内容与Apple的plist文件格式有关；python标签则明确表示该项目使用Python语言编写，并可能涉及Python的图像处理库如PIL（Python Imaging Library）或OpenCV。 **文件名称列表解析：** 压缩包内可能包含以下文件： 1. 主程序文件，如`main.py`，其中包含了图像分割的主要逻辑。 2. 图像数据文件，可能是以.plist格式存储的形式，例如`image_data.plist`。 3. 可能有辅助脚本或函数，比如`helper.py`。 4. 输入的图像文件可能位于一个名为images的子目录下。 5. 输出的图像文件可能会在另一个名为output的子目录中存放。 6. 读写plist文件的相关模块如`plist_handler.py` 7. 示例结果或者截图 **相关知识点：** 1. **Python 3.6**: Python编程语言版本特性，包括新的语法、性能增强和库更新。 2. **Plist文件处理**: 学习如何使用Python的xml.etree.ElementTree 库解析与操作plist 文件。 3. **图像处理**: 利用Python 的PIL 或OpenCV 库进行图像分割、裁剪等任务。 4. **XML 解析**: 理解 XML 基本结构和在 Python 中解析 XML 文档的方法。 5. **图像数据存储**: 掌握如何使用plist 文件组织并保存图像信息。 6. **Demos 与示例代码**：创建可复现的代码实例，以便他人理解和学习相关技术概念。 这个项目可以作为一个学习Python 图像处理和Plist文件操作的良好起点，并且展示了通过博客分享技术经验的方式。开发者可以从中学到如何将复杂任务分解为简单的代码块，并利用实例来解释这些概念。
     
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