我正在开发一个程序,在该程序中我需要分离精灵表,或者换句话说,将图像分离成连续的颜色区域.

我以前从未做过任何图像处理,所以我想知道如何处理.测试像素颜色后该怎么办？确定每个子画面带哪个像素的最佳方法是什么？

所有输入图像均具有统一的背景,并且与背景不同的Alpha通道被视为颜色.输出图像的顺序需要左右,上下.我的项目是用PySide编写的,因此我也希望将其用于此任务,但是如果需要,我可以导入更多的库.

感谢您的答复！

附言：
我不确定PySide标签是否合适,因为我正在使用PySide,但问题不涉及它的GUI方面.如果mod认为它不属于该对象,请随时将其删除.

例如,我有一个如下所示的Spritesheet：

我想将其分为以下几类：

解决方法:

这听起来像应该在处理sprite的任何事物中实现,但是在这里我们将实现自己的sprite-spliter.

我们这里需要的第一件事是提取单个对象.在这种情况下,仅需确定像素是否为背景.如果我们假设原点是背景像素,则可以完成以下操作：

from PIL import Image

def sprite_mask(img, bg_point=(0, 0)):
    width, height = img.size
    im = img.load()

    bg = im[bg_point]
    mask_img = Image.new('L', img.size)
    mask = mask_img.load()
    for x in xrange(width):
        for y in xrange(height):
            if im[x, y] != bg:
                mask[x, y] = 255
    return mask_img, bg

如果您保存上面创建的遮罩图像并将其打开,这就是您要看到的图像(我在空窗口内添加了一个矩形)：

在上面的图像中,如果我们要加入其他内部的精灵(例如添加的矩形,请参见上图),接下来需要填充它的孔.这是另一条简单的规则：如果无法从[0,0]处的点到达某个点,则它是一个孔,必须将其填充.然后剩下的就是将每个精灵分离成单独的图像.这是通过连接的组件标签完成的.对于每个组件,我们得到其轴对齐的边界框以定义零件的尺寸,然后从原始图像中复制属于给定组件的点.为了简短起见,以下代码对这些任务使用scipy：

import sys
import numpy
from scipy.ndimage import label, morphology

def split_sprite(img, mask, bg, join_interior=True, basename='sprite_%d.png'):
    im = img.load()

    m = numpy.array(mask, dtype=numpy.uint8)
    if join_interior:
        m = morphology.binary_fill_holes(m)
    lbl, ncc = label(m, numpy.ones((3, 3)))

    for i in xrange(1, ncc + 1):
        px, py = numpy.nonzero(lbl == i)
        xmin, xmax, ymin, ymax = px.min(), px.max(), py.min(), py.max()

        sprite = Image.new(img.mode, (ymax - ymin + 1, xmax - xmin + 1), bg)
        sp = sprite.load()
        for x, y in zip(px, py):
            x, y = int(x), int(y)
            sp[y - int(ymin), x - int(xmin)] = im[y, x]

        name = basename % i
        sprite.save(name)
        print "Wrote %s" % name

sprite = Image.open(sys.argv[1])
mask, bg = sprite_mask(sprite)
split_sprite(sprite, mask, bg)

现在,您完全拥有了问题中所包含的所有内容(sprite_1.png,sprite_2.png,…,sprite_8.png).