Jenkins 集成Unity3D Xcode

本文详细介绍了如何在Mac环境下使用Jenkins进行Unity项目的自动化构建,包括Jenkins的安装配置、Unity插件设置、Xcode项目集成及Shell脚本执行等关键步骤。

如果Mac 上没有安装brew。先安装:ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.github.com/Homebrew/homebrew/go/install)"

首先安装jenkins #: brew install jenkins        brew 官网:http://brew.sh   或直接从Jenkins下载:http://jenkins-ci.org

 

安装完成后浏览器打开:http://localhost:8080   Jenkins 默认地址

首先请先安装两个插件: Manage Jenkins--> Manage Plugins --> Available -->Xcode integration   && Unity3d plugin

本地Unity项目 

第一步:新建一个item

          1 New item --> item name --> Build a free-style software project 

第二步:添加一个项目

          1 Source Code Management --> None (注意如果选择本地。要把Unity工程拷贝到Jenkins的工作目录下类似于/Users/qingyun/.jenkins/jobs/ProjectName/workspace  。 这里要拷贝的对象为Unity工程里面Library 、Assets 同级的路径,把这里所有的文件拷贝把workspace下

第三步:添加Unity 项目

          1 Add build step--> Unity

          2 Unity3d installation name .选择设置好的unity(如果开始没设置,那么回到Jenkins主界面,设置Unity) 

             设置Unity插件如果已设置可以忽略这里:1Manage Jenkins -> Configure System -->Unity3d -->name(随便起) &&

                         Installation directory:/Applications/Unity/Unity.app  (Unity的安装地址)

          3 Editor command line arguments 输入脚本:-quit -batchmode -executeMethod PerformBuild.CommandLineBuild 

         PerformBuild.CommandLineBuild 的意思是执行脚本里的CommandLineBuild  方法。

         注意BuildProject.cs 这个脚本一定要放到Unity工程下面的Assets-->Editor下面。BuildProject.cs参考代码如   

using UnityEditor;
using System.IO;
using System.Collections;
using UnityEngine;
using System.Collections.Generic;

class PerformBuild
{
    static string[] GetBuildScenes()
    {
        List<string> names = new List<string>();
        
        foreach(EditorBuildSettingsScene e in EditorBuildSettings.scenes)
        {
            if(e==null)
                continue;
            
            if(e.enabled)
                names.Add(e.path);
        }
        return names.ToArray();
    }

    static string GetBuildPath()
    {
        return "build/iPhone";
    }
    
    [UnityEditor.MenuItem("Project Cos/Resources/Command Line Build Step")]
    static void CommandLineBuild ()
    {

        Debug.Log("Command line build\n------------------\n------------------");
        
        string[] scenes = GetBuildScenes();
        string path = GetBuildPath();
        if(scenes == null || scenes.Length==0 || path == null)
            //return;
        Debug.Log(string.Format("Path: \"{0}\"", path));
        for(int i=0; i<scenes.Length; ++i)
        {
            Debug.Log(string.Format("Scene[{0}]: \"{1}\"", i, scenes[i]));
        }
        
        Debug.Log("Starting Build!");
        BuildPipeline.BuildPlayer(scenes, path, BuildTarget.iPhone, BuildOptions.None);
    }
    
    static string GetBuildPathAndroid()
    {
        return "build/android";
    }
    

}
BuildProject.cs

 

 

第四步:save编译运行。 如果编译成功那么会在WorkSpace/build/下生成iPhone文件。这个文件里的内容就是刚生成的xcode 项目。

那么接下来设置本地的Xcode 工程。

 

第一步:新建一个item

          1 New item --> item name --> Build a free-style software project          

第二步:添加Xcode 项目设置(Add Build step选择Xcode)

         1 Source Code Management-->None --> Add build step -->Xcode 

第三步:设置Xcode  

         1 Target (Xcode的target)

         2 选择settings -- >Clean before build 选择Yes (Pack application and build .ipa不要选择。因为Unity不支持)

         3  Code sigining settings..  (如果本地的Xcode 工程里面的证书都设置好了。就不用填了。)

         4 Advanced build settings (其它都不用填。找到Xcode Project Directory 这个一定要注意了。这个地址是本地xcode 项目里面.xcodeproj的有效地址)

第四步:添加shell 脚本命令(Add Build Step 选择 Execute shell)

          1 Command :

          

xcrun -sdk iphoneos PackageApplication -v /Users/chenqing/.jenkins/jobs/TestLocalUnity/workspace/build/iPhone/build/ProductName.app -o /Users/chenqing/.jenkins/jobs/TestLocalUnity/workspace/build/iPhone/TestLocal.ipa

//修改相应目录。  TestLocal.ipa 是编译生成的ipa 文件
Execute shell

第五步: save -->Build 

         

           

转载于:https://www.cnblogs.com/qingjoin/p/3944392.html

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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