Cocos2d iPhone基础教程

【iOS-Cocos2d游戏开发之十四】音频/音效/视频播放(利用Cocos2D-iPhone-Extensions嵌入Cocos2d进行视频播放!) 李华明Himi 原创,转载务必在明显处注明:转载自【黑米GameDev街区】 原文链接: http://www.himigame.com/iphone-cocos2d/482.html            自从Himi书籍《Android游戏编程之从零开始》一书上市到现在大概也有一个月时间了,销量不错,感谢大家一直的支持!            还不知道这本书的童鞋可以如下连接阅读: 阅读详情

原帖地址  http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid-2697-fpage-11.html

Cocos2D-iPhone是一个开源框架,利用它可以非常容易的在iPhone上开发2D游戏。它提供了物理,精灵(sprites),时差卷轴(parallax scrolling),支持iPhone touch和accelerator等很多功能。
现在在App Store上已经有不少用Cocos2D开发的游戏--所以你也可以用它做出很棒的游戏。Cocos2D的开发人员甚至跟大家分享了一些使用这个开发框架的最佳实践。

好不容易找到一篇比较详细的基础使用教程,翻译成中文供大家学习.
原文地址
<– 正文开始 –>

最近 Monocle Studios LLC发布了其下第一款产品”touchDefense“,这是一款iPhone游戏.如果没有Cocos2d iPhone,我们不可能这么快让这个游戏在AppStore上架.我们应该回馈这个项目.这个白皮书是首要的第一步.
开始Cocos2d iPhone开发.
点击这里下载此教程的XCode项目.

  • 加入IDP.

最首要的一步是注册成为一个专业的iPhone开发者.对于开发而言它是免费的(尽管当你需要在真机上运行你的程序时必须支付99美金),和其他的方法比它可快多了.
接下来你需要下载iPhone SDK,这个下载的工程可有点大.你会恨不得它以最快的速度下载下来.

  • XCode入门.

下一步,我们需要在XCode中建立一个标准的iPhone项目.
点击File -> New Project
选择iPhone OS一栏下的Application
最后选择    Window-Based Application模板
点击Choos按钮

接下来给这个项目命名(我们将其命名为SimpleGame,在本例中你就和我们一样命名吧,阅读教程的时候就不会混乱了),并且保存在某个适当的位置.接下来这个项目将被打开,如下图:

现在为您的项目添加版本控制!我们喜欢用 Git , 这使得建立一个新的项目库非常快:
cd SimpleGame
git init
git commit -a -m "Initial commit."

你可能更喜欢用Mercurial 或 SVN, 他们同样很棒, 那就按自己的喜好用吧!
在我们继续之前,先点击一下Build and Go按钮,你在就能iPhone模拟器中看见一个只有白色的屏幕(这就是SimpleGame最开始的样子).

  • 去除window和nib文件.

基于Cocos2d iPhone的项目并不需要使用nib或者标准的UI组件,所以我们需要对这个XCode创建的默认项目进行一些修改.(很不幸,在使用Cocos2d iPhone时没有不需要修改就能用的完美模板).
首先, 删除MainWindow.xib文件.
然后, 在Info.plist文件中删除Main nib file base name这条内容.

 

接下来我们还将要修改一些源文件,替换main.m中的一些内容,替换结果如下:

 

其次是修改SimpleGameAppDelegate.h,修改后如下:

 

最后, 修改SimpleGameAppDelegate.m,修改后如下s:

 

这些修改弄好之后可以先不用管他们了,当你开始一个新的项目时,记得回这里看看就行(最好你能以此创建一个Cocos2d iPhone项目的模板,那你就能一劳永逸了).
整合Cocos2d iPhone.
我们下一步是从Google Code上将Cocos2d iPhon最新的库抓下来.进入Cocos2d iPhone下载页 ,并且选择0.7.0 版本 ,将其下载下来.

tar -xvf cocos2d-iphone-0.7.0.tar

接下来回到你的项目中
选 择Project菜单 -> Add Files to Project …然后浏览你刚刚解压缩的目录,将这个目录添加到您的项目中,你可以勾选   Copy items into destination group's folder (if needed)前的复选框,点击Add按钮.


整合Cocos2d iPhone.
我们下一步是从Google Code上将Cocos2d iPhon最新的库抓下来.进入Cocos2d iPhone下载页 ,并且选择0.7.0 版本 ,将其下载下来.

tar -xvf cocos2d-iphone-0.7.0.tar

接下来回到你的项目中

选 择Project菜单 -> Add Files to Project …然后浏览你刚刚解压缩的目录,将这个目录添加到您的项目中,你可以勾选   Copy items into destination group's folder (if needed)前的复选框,点击Add按钮.

接下来,这是很重要的一个步骤,删除External/Chipmunk目录下的Demo文件夹.在这之后呢,你可以先尝试编译一下你的项目,确保没有什么问题.(这种编译过程中的问题,早发现早修复,以后再找问题会相对麻烦很多)
现在,回到项目窗口选择   Project->Add Files to Project  将cocos2d-iphone-0.7.0/cocos2d文件夹加入你的项目中.
重复上面的操作将cocos2d-iphone-0.7.0/cocoslive和 cocos2d-iphone-0.7.0/experimental文件夹加入到你的项目中.
最后,将cocos2d-iphone-0.7.0/cocos2d/Resources/fps_images.png加入到你项目中的Resources组下.
我 们已经完成   cocos2d-iphone的配置,但是这个项目还没有编译过,在左侧的分栏中找到targets,点击SimpleGame左侧的小箭头展开它,选择 Link Binary With Libraries,弹出鼠标右键,选择Add->Add Existing Frameworks,就像下图中的那样.

在之后弹出的窗口中,点击窗口下方的”+”号按钮(在Linked Libraries列表的下方),在弹出的frameworks列表中选择 OpenGLES.framework和 QuartzCore.framework.

点击add按钮之后,你的linked libraries列表应该和下图一样.
现在,当你build你的项目时,它们将被编译到项目中.当然,现在还没法做任何事情,但是没有编译失败,这就是最棒的了.
整理项目.
让我们高效的整理一下项目结构,现在你很难找出SimpleGameAppDelegate文件了吧,因为他们一大堆东西都显示在项目的根级别下.
在项目下创建两个Groups:Support 和 Classes
首先移动 Chipmunk 和 cocos2d到Support组下.接下来移动SimpleGameAppDelegate.h 和 SimpleGameAppDelegate.m到Classes组下.完成后你的项目层级看起来就像下图:
这并不必要的步骤,但是保持项目层级的清晰是会让你的工作事半功倍的.
创建一个主菜单.
现在我们终于要正是开始使用Cocos2d iPhone了.在编写代码之前,我们先抽几分钟的时间做一个概述,接下来的课程中我们将要使用.
在 Cocos2diPhone中,你将可以方便快捷的处理现场Scence,层Layer等.场景Scence就是一个当你创建了它之后,玩家就可以看见 它.它是由一个或多个层Layer组成的.要显示一个特定的场景Scence,你要告诉Director(这是一个单例模式类)去显示它.
现在我们要创建MenuScene ,这是一个场景的子类,还要创建一个MenuLayer ,我们的菜单中将包含他们。
最后,我们要连接的applicationDidFinishLaunching方通知诉Dorector执行MenuScene 。

我们需要在项目中添加一个图片来作为我们MENU 层的背景,你可以下载这张图片并加入到你项目中
现在开始写代码啦.鼠标右键单击Classes组,并选择 Add->New File...,选择Cocoa Touch Classes中的NSObject subclass文件类型,命名为 MenuScene.m(完成时将自动创建.h的头文件)
现在打开MenuScene.h文件,并将代码改成看起如下.
 
接下来我们要让MenuScene.m实现为MenuScene 和 MenuLayer类
 
现在先放下这startGame和  help这两个方法,一会儿我们再回来更新它们.
现在我们有了可执行的menu,我们需要打开SimpleGameAppDelegate(.h和.m)文件,让Director在应用程序启动时加载MenuScene
在SimpleGameAppDelegate.h的顶部加入 cocos2d 和 MenuScene的import:
现在你可以Build and Go这个项目了,你将看到下面这个丑陋画面.
幸运的是,我们已经学到了很多Cocos2D的用法,这将让后面的事情变得简单许多.
加入一个游戏场景.
接下来,我们要创建一个简单的游戏场景,它将在点击Start Game选项后显示.让我们加入另一个不同的背景图片,当我们进入游戏时就会现实它了.

加入这个图片到项目中,它将成为游戏场景的背景.
接着创建GameScene.h 和 GameScene.m文件至Classes组中.在GameScene.h文件中添加如下代码:
 
修改 GameScene.m使其看起来如下:
 
最后,我们要回去MenuLayer类中更新startGame方法,修改如下:
 
大胆的创建这个项目,沉浸在成功的喜悦几秒钟吧.Cocos2d iPhone最好的地方就是从这里开始一切都变得简单了,困难的地方已经结束了.
教学到这里就结束了.
你可以下载我们为这个教程制作的项目文件.
我们希望这能起到帮助介绍 Cocos2d iPhone 这个项目的作用,可以让你花一点时间来了解一下这个伟大的项目.

 

Cocos2D-iPhone游戏开发深入教程 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:本教程是关于使用Cocos2D框架进行iPhone游戏开发的资源,包含代码实例和相关文档。Cocos2D-iPhone作为专为iOS设计的2D游戏开发框架,提供了场景管理、动画、物理引擎等丰富功能。教程深入探讨了场景管理、精灵操作、图层组织、动画制作、物理模拟、粒子特效、事件处理、资源管理及性能优化等关键概念和实践技巧,适合所有iOS... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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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使用 Cocos2D 开发iPhone游戏

<br />这一周接触到Cocos2D开发,在它的官网上看到Ray Wenderlic写的关于cocos2d开发的文章,感觉写的挺好,翻译了一下。 <br />原文链接地址大家可以在上面看到作者的更多内容 <br /><br />初次翻译文章,望各位关照,想说的话在作者的文章里边也有表述,就直接开始吧 <br /><br /><br />游戏截图 <br /> <br /><br />例子下载: Cocos2DSimpleGame.zip (776 K) 下载次数:348 <br /><br />     

sjchen1203的专栏 546

Cocos2d IPhone 游戏创建指南(四)

我们在这个游戏中组合了许多有趣的元素。我们有动态地形、随机敌人、射击、跳跃、无限背景,并且在构建和游玩过程中(希望)有一些乐趣。您会注意到,还有一些不太有趣的细节我们没有深入探讨。请查阅代码包以探索游戏的其他部分,例如当英雄被飞船放下开始游戏时的“戏剧性入场”。在文件的底部还有一些用于传感器的有用调试代码(已注释)。通过启用该代码,您可以在游戏播放时看到绘制的传感器框。我们衷心希望这些项目能在您的追求中起到指导、娱乐,甚至可能激发灵感的作用。每一款游戏都采用了“骨架式”设计,为探索和扩展提供了充足的空间。

龙哥盟 1177
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laigb
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