PySide：分离一spritesheet /图像分离成彩色的连续的区域(PySide: Separ

我正在其中我需要单独spritesheets，或者换句话说， 图像分离成彩色的连续的区域的程序。

我以前从来没有做过任何图像处理，所以我不知道我怎么会去了解这一点。我会做什么后，我测试的像素颜色？什么是确定哪些像素与每个精灵去的最佳途径？

所有输入图像具有均匀的背景，并从该背景的不同alpha通道算作彩色。需要输出图像的顺序进行左右，上下。我的项目是写在PySide，所以我希望将它用于这个任务太，但如果需要，我可以进口更多的图书馆。

感谢您的答复！

PS：，我不知道，如果PySide标签是否适当，因为我使用PySide，但问题不涉及它的GUI方面。如果国防部认为它不属于，可随时将其删除。

例如，我有一个spritesheet，看起来像这样：

我想把它分成以下：

这听起来像什么，应该在任何与精灵交易来实现，但在这里我们将实现我们自己的精灵spliter。

这里我们首先需要的是提取单个对象。在这种情况下，它是唯一决定的像素是背景的一个或没有的事。如果我们假设在始发点是背景像素，那么我们已经完成：

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

如果保存mask上面创建图像，并打开它，在这里你会看到它是什么（我加你的空窗内矩形）：

通过上面的图片，我们需要接下来的事情是，如果我们想加入那些人里面的精灵，以填补其孔（如矩形添加，见上图）。这是另一种简单的规则：如果一个点不能从点[0,0]达到，那么它是一个孔，它必须被填充。所有剩下的就是分离，然后在单独的图像每个精灵。这是通过连接的组件的标记来完成。对于每个组件，我们得到它的轴对齐包围盒，以便限定所述片的尺寸，然后我们从原始图像复制属于一个给定的组件的各点。为了简化，下面的代码使用scipy这些任务：

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)

现在你把所有的作品（sprite_1.png，sprite_2.png，...，sprite_8.png）完全一样，你列入问题。