【iOS-Cocos2d游戏开发】使用plist文件制作简单精灵

cocos2d-x 中的pvr.ccz压缩图片的使用方法【iOS游戏开发征文】 #本文参与——51CTO博客《iOS游戏开发征文活动》# 前几天打开了保卫萝卜的游戏,看到了其中有使用plist 和 *.pvr。czz文件。 在网上查了一下说pvr。czz不能用图片名调用,测试了一下发现可以用,写下代码: 1.首先将texturepacker 软件生产的文件,111.pliost 和111.pvr.czz文件拷贝到资源文件夹中。 阅读详情

最近学cocos2d,看一般都用Zwoptex,但是这个软件要钱,所以用了一个在线版本的http://zwoptexapp.com/flashversion/基本功能也很好,需要注意的是,在最后导出png图片和plist文件时,一定要取相同的名字(切记啊切记),下面是素材



//=================================================================================


上代码:
@interface HelloWorldLayer :CCLayer

{

    CCSprite *_sprite;

    CCAction *_walkAction;

    CCAction *_moveAction;

 

}



@property(nonatomic,retain)CCSprite*sprite;

@property(nonatomic,retain)CCAction*walkAction;

@property(nonatomic,retain)CCAction*moveAction;


// returns a CCScene that contains the HelloWorldLayer as the onlychild

+(CCScene *) scene;


@end


#import "HelloWorldLayer.h"


// HelloWorldLayer implementation

@implementationHelloWorldLayer

@synthesizesprite=_sprite;

@synthesize moveAction =_moveAction;

@synthesize walkAction =_walkAction;


+(CCScene *) scene

{

// 'scene' is an autorelease object.

CCScene *scene = [CCScenenode];

 

// 'layer' is an autorelease object.

HelloWorldLayer*layer =[HelloWorldLayernode];

 

// add layer as a child to scene

[scene addChild: layer];

 

// return the scene

return scene;

}

-(id)init{

     

     if((self=[super init])){


        [[CCSpriteFrameCache sharedSpriteFrameCache]addSpriteFramesWithFile:

       @"AnimHero.plist"];//第1步

       CCSpriteBatchNode*spriteSheet =[CCSpriteBatchNode 

                                   batchNodeWithFile:@"AnimHero.png"];

       [self addChild:spriteSheet];//第2步

      NSMutableArray *walkAnimFrames =[NSMutableArrayarray];

      for(inti=1; i<=3; i++)

       {

          [walkAnimFramesaddObject:

           [[CCSpriteFrameCacheshared SpriteFrameCache]spriteFrameByName:

            [NSStringstringWithFormat:@"hero%i.png",i]]];

       } //第3步

                  

      CCAnimation*walkAnim = [CCAnimation 

                           animationWithFrames:walkAnimFramesdelay:0.1f];//第4步

       

      _sprite=[CCSprite spriteWithSpriteFrameName:@"hero1.png"];

    _sprite.position=ccp(240,160);

       self.walkAction=[CCRepeatForever actionWithAction:

                  [CCAnimate actionWithAnimation:walkAni restoreOriginalFrame:NO]];

       [_spriterunAction:_walkAction];        

    [spriteSheet addChild:_sprite]; //第5步 


     }

 

return self;

}

 

-(void) dealloc

{

   self.sprite=nil;

  self.moveAction=nil;

  self.walkAction=nil;

   [superdealloc];

}

@end


逐步解析:
第1步:缓冲sprite帧和纹理。   [[CCSpriteFrameCache sharedSpriteFrameCache] addSpriteFramesWithFile:

       @"AnimHero.plist"];


 

     首先,调用CCSpriteFrameCache的addSpriteFramesWithFile方法,然后把Zwoptex生成的plist文件当作参数传进去。这个方法做了以下几件事:1:寻找resource下和输入的参数名字一样但是后缀是.png的图片文件,然后把这个文件加入到共享的CCTextureCache中。就是AnimHero.png

   2:解析plist文件,追踪所有的sprite在spritesheet中的位置,内部使用CCSpriteFrame对象追踪这些信息。



第2步:创建一个精灵处理批节点。


CCSpriteBatchNode *spriteSheet= [CCSpriteBatchNode 

                                   batchNodeWithFile:@"AnimHero.png"];

       [self addChild:spriteSheet];



接下来,创建CCSpriteBatchNode对象,把spritesheet当作参数传进去,spritesheet工作原理:1:创建一个CCSpriteBatchNode对象,通过传递一个包含所有sprite的spritesheet的名字作为参数,并加入到当前场景中。2:在spritesheet中创建的任何一个sprite,都应该当作CCSpriteBatchNode的一个孩子加进去,只要sprite包含在sprite中,就ok了。3:CCSpriteBatchNode可以智能遍历所有的孩子节点。



第3步:收集帧列表。


NSMutableArray *walkAnimFrames =[NSMutableArray array];

       for(int i=1;i <=3;i++)

       {

          [walkAnimFrames addObject:

           [[CCSpriteFrameCache sharedSpriteFrameCache] spriteFrameByName:

            [NSString stringWithFormat:@"hero%i.png",i]]];

       } 


  为了创建一系列的动画帧,我们简单地遍历我们的图片名字(它们是按照hero1.png-->hero3.png的方式命名的),然后使用共享的CCSpriteFrameCache来获得每一个动画帧。记住,它们已经在缓存里了,因为我们前面调用了addSpriteFramesWithFile方法。


第4步:创建对象动画

CCAnimation *walkAnim = [CCAnimation 

                            animationWithFrames:walkAnimFrames delay:0.1f]


接下来,我们通过传入sprite帧列表来创建一个CCAnimation对象,并且指定动画播放的速度。我们使用0.1来指定每个动画帧之间的时间间隔。

第5步:创建sprite并且让他run动画action


_sprite=[CCSprite spriteWithSpriteFrameName:@"hero1.png"];

    _sprite.position=ccp(240,160);

      self.walkAction =[CCRepeatForever actionWithAction:

                  [CCAnimate actionWithAnimation:walkAni restoreOriginalFrame:NO]];

       [_sprite runAction:_walkAction];        

    [spriteSheet addChild:_sprite];


我们首先通过spriteframe来创建一个sprite,并把它放在屏幕中间。然后,生成CCAnimationAction,并赋值给场景的walkAction属性,最后让熊来运行这个action。

  最后,我们把hero加个场景中--把它当作spritesheet的孩子加到spritesheet中去。注意,如果在这里我们没有把它加到spritsheet中,而是加到当前层里面的话。那么我们将得不到spritesheet为我们带来的性能提升!!



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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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