CN104392410B - 皮肤系统中的图片整合方法、皮肤绘制方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种皮肤系统中的图片整合方法、皮肤绘制方法及设备，获取所述皮肤系统中的N副原始图片，其中，N为不小于2的整数；将所述N副原始图片合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，其中，M为不小于1且小于N的整数；将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包。

Description

皮肤系统中的图片整合方法、皮肤绘制方法及设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种皮肤系统中的图片整合方法、皮肤绘制方法及设备。

背景技术

现有技术的皮肤系统首先是收集皮肤系统中的所有图片资源文件，再将所有图片资源直接压缩到压缩包中，然后整合成皮肤包并发布，在制成所述皮肤包之后进行皮肤绘制时，首先通过网络下载第三方皮肤作者制作的皮肤包或者使用浏览器内嵌默认皮肤包，再解压缩皮肤包，将所有需要的资源文件加载到内存，然后在皮肤系统需要绘制皮肤时，分别找到对应的资源小图，分配GDI句柄，并做出绘制以展示给当前用户。

但是，现有的皮肤系统中的图片文件体积普遍较小，而且数量也较多，这会使得压缩和解压缩比较耗费时间，而且皮肤系统的GDI资源是有限的，对于GUI应用程序来说，一副单独的图片资源，一般要占用至少一个GDI句柄，那么，大量的图片资源，无论其体积大小，都会占用一个GDI句柄，从而占用了大量的GDI句柄，造成系统资源浪费。

发明内容

本发明实施例通过提供一种皮肤系统中的图片整合方法、皮肤绘制方法及设备，用以解决现有技术中存在的压缩和解压缩的时间长、占用大量GDI句柄的问题，实现了缩短压缩和解压缩的时间，降低了占用GDI句柄的数量，使得系统资源利用率更高。

本发明实施例提供了一种皮肤系统中的图片整合方法，所述方法包括：

获取所述皮肤系统中的N副原始图片，其中，N为不小于2的整数；

将所述N副原始图片合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，其中，M为不小于1且小于N的整数；

将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包。

可选的，在所述M＝1时，所述将所述N副原始图片合并成M副整合图片，具体包括：

将所述N副原始图片合并成一副整合图片。

可选的，一副原始图片对应的描述信息还包括该原始图片的名称信息、该原始图片在所述M副整合图片中的像素尺寸、以及该原始图片的标识。

可选的，在获取所述皮肤包之后，所述方法还包括：

发布所述皮肤包。

可选的，所述将所述N副原始图片合并成M副整合图片，具体包括：

通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成所述M副整合图片。

本申请一实施例提供了一种皮肤绘制方法，所述方法包括：

获取并解压所述皮肤包，获取所述皮肤包中的M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息，其中，所述M副整合图片是由N副原始图片合并而成的，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，M为不小于1且小于N的整数，N为不小于2的整数；

利用浏览器加载所述M副整合图片到内存，从所述M副整合图片中确定需要进行皮肤绘制的选中图片；

根据每一副原始图片对应的描述信息，确定与所述选中图片对应的描述信息；

基于与所述选中图片对应的描述信息，从所述M副整合图片中取出所述选中图片并进行皮肤绘制。

本申请一实施例提供了一种皮肤系统中的图片整合设备，所述设备包括：

图片获取单元，用于获取所述皮肤系统中的N副原始图片，其中，N为不小于2的整数；

图片合并单元，用于将所述N副原始图片合并成M副整合图片；

记录单元，用于在所述图片合并单元将所述N副原始图片合并成M副整合图片时，记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，其中，M为不小于1且小于N的整数；

图片压缩单元，用于将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包。

可选的，所述图片合并单元，用于在所述M＝1时，将所述N副原始图片合并成一副整合图片。

可选的，一副原始图片对应的描述信息还包括该原始图片的名称信息、该原始图片在所述M副整合图片中的像素尺寸、以及该原始图片的标识。

可选的，所述设备还包括：

发布单元，用于在获取所述皮肤包之后，发布所述皮肤包。

可选的，所述图片合并单元，具有用于通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成所述M副整合图片。

本申请另一实施例还提供了一种皮肤绘制设备，所述设备包括：

获取单元，用于获取皮肤包；

解压单元，用于解压所述皮肤包，获取所述皮肤包中的M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息，其中，所述M副整合图片是由N副原始图片合并而成的，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，M为不小于1且小于N的整数，N为不小于2的整数；

加载单元，用于利用浏览器加载所述M副整合图片到内存；

选择单元，用于从所述M副整合图片中确定需要进行皮肤绘制的选中图片；

描述信息确定单元，用于根据每一副原始图片对应的描述信息，确定与所述选中图片对应的描述信息；

皮肤绘制单元，用于基于与所述选中图片对应的描述信息，从所述M副整合图片中取出所述选中图片并进行皮肤绘制。

本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于本申请实施例是将获取的所述皮肤系统中的N副原始图片，合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，再将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包，由于M为不小于1且小于N的整数，使得本申请皮肤系统中的整合图片的数量明显要小于采用现有技术获取的皮肤包中的图片数量，图片数量变少，必然会缩短压缩和解压缩的时间，且图片数量变少，也会降低占用GDI句柄的数量，使得系统资源利用率更高。

附图说明

图1为本发明实施例中皮肤系统中的图片整合方法的流程图；

图2为本发明实施例中N副原始图片的结构图；

图3为本发明实施例中M副整合图片的第一种结构示意图；

图4为本发明实施例中M副整合图片的第二种结构示意图；

图5为本发明实施例中M副整合图片的第三种结构示意图；

图6为本发明实施例中皮肤绘制方法的流程图；

图7为本发明实施例中皮肤系统中的图片整合设备的结构示意图；

图8为本发明实施例中皮肤绘制设备的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例通过提供一种皮肤系统中的图片整合方法、皮肤绘制方法及设备，用以解决现有技术中存在的压缩和解压缩的时间长、占用大量GDI句柄的问题，实现了缩短压缩和解压缩的时间，降低占用GDI句柄的数量，使得系统资源利用率更高。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

参见图1，本发明一实施例提供了一种皮肤系统中的图片整合方法，包括以下步骤：

步骤101：获取所述皮肤系统中的N副原始图片，其中，N为不小于2的整数；

步骤102：将所述N副原始图片合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，其中，M为不小于1且小于N的整数；

步骤103：将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包。

其中，在步骤101中，所述N副原始图片为所述皮肤系统中所用到的所有图片，其中，N的值通常100以上，例如可以为100、500、10000等。

当然在所述皮肤系统中的图片数量超过一阈值时，则整合图片M的取值就为不小于2且小于N的整数，且所述N副原始图片可以为所述皮肤系统中的部分图片，例如，在所述皮肤系统中包括6000副图片时，所述阈值为5000，由于6000>5000，则所述N可以为大于2且小于5000的数值，所述N的值通常可以取所述皮肤系统中图片的数量的1/2或1/3或1/4等。

具体的，首先可以确定所述皮肤系统所要使用的所有图片，然后获取所述所有图片作为所述N副原始图片；当然在所述皮肤系统中的图片数量超过所述阈值时，所述N副原始图片为所述皮肤系统中的部分图片，例如，在所述皮肤系统中需要使用6000副图片，所述阈值为5000，由于6000>5000，则所述N可以为3000，如此，可以将6000副图片中的3000副图片作为所述N副原始图片1，以及将剩下的3000副图片作为所述N副原始图片2。

接下来执行步骤102，在该步骤中，将所述N副原始图片合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，其中，M为不小于1且小于N的整数。

在具体实施过程中，所述M的取值越小时，压缩所述M副整合图片的时间也会越短，同理，解压缩的时间也会越短，因此，可以根据实际需要将所述M的值设置尽可能的小，例如所述M的值例如可以为1、2或3等值，在所述M＝1时，可以将所述N副原始图片合并成一副整合图片；当然，在所述M＝2时，可以将所述N副原始图片合并成二副整合图片；所述M的取值还可以所述N的值来确定，例如可以再所述N的值不大于5000时，所述M的取值可以为1，在所述N的值大于5000时，所述M的取值可以取大于2的值。

当然，一副原始图片对应的描述信息还可以包括该原始图片的名称信息和该原始图片在所述M副整合图片中的像素尺寸，以方便通过所述描述信息能够更准确的从所述M副整合图片中提取需要的原始图片，可以将所述N副原始图片中每一个原始图片对应的描述信息写在一个资源描述文件中，以通过步骤103将所述M副整合图片和所述资源描述文件进行压缩，获得所述皮肤包。

具体来讲，在获取所述N副原始图片之后，可以通过小图拼大图的技术对所述N副原始图片进行合并，在所述M副整合图片中的每一个副整合图片中设定坐标原点(0,0)，然后记录合并后的每一个原始图片在所述M副整合图片中的坐标位置(x，y)，其中，每一个原始图片对应的坐标位置即为该原始图片对应的位置信息，然后将每一个原始图片对应的坐标位置、名称、像素尺寸写入所述资源描述文件中。

具体的，例如参见图2和图3，所述N副原始图片为a1图片、a2图片、a3图片、a4图片、a5图片、a6图片、a7图片、a8图片、a9图片和a10图片，通过小图拼大图的技术将所述N副原始图片合并成一幅整合图片A，整合图片A中建立xy的坐标系并设定坐标原点O(0，0)，然后获取a1～a10图片中的每一个图片在整合图片A的坐标位置，将每一个图片在整合图片A的坐标位置、名称和标识等信息写入到一个资源描述文件中，以a1图片为例，若a1图为风景图片，则a1图片对应的描述信息包括a1图片在整合图片A中的坐标位置、a1图片的名称为a1和a1图片的标识为风景。

又例如，参见图2、图4和图5，所述N副原始图片为a1图片、a2图片、a3图片、a4图片、a5图片、a6图片、a7图片、a8图片、a9图片和a10图片，若所述M＝2，通过小图拼大图的技术将所述N副原始图片合并成二幅整合图片，所述二副整合图片包括整合图片B和整合图片C，整合图片B和整合图片C中分别建立xy的坐标系并设定坐标原点O(0，0)，其中，整合图片B中包括a1～a5图片，整合图片C中包括a6～a10图片，然后获取a1～a5图片中的每一个图片在整合图片B的坐标位置和获取a6～a10图片中的每一个图片在整合图片C的坐标位置，将a1～a10图片中每一个图片在整合图片B或整合图片C的坐标位置、名称和标识等信息写入到一个资源描述文件中。

在具体实施过程中，在将所述N副图片合并成所述M副整合图片时，可以通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成所述M副整合图片，使用二维集装箱载入算法，能够使得将所述N副原始图片合并成所述M副整合图片的尺寸最小，能够实现最小空间的高利用率。

接下来执行步骤103，在该步骤中，将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包。

在具体实施过程中，在通过步骤103获取每一副原始图片对应的描述信息之后，可以将每一副原始图片对应的描述信息写入一个资源描述文件中，然后将所述M副整合图片和所述资源描述文件进行压缩打包，从而获取压缩而成的所述皮肤包。

具体的，例如参见图3，将整合图片A和资源描述文件进行压缩打包，从而获取压缩而成的所述皮肤包，其中，所述资源描述文件中包括a1～a10图片在整合图片A的坐标位置、名称和标识等信息。

具体的，例如参见图4和图5，将整合图片B、整合图片C和资源描述文件进行压缩打包，从而获取压缩而成的所述皮肤包，其中，所述资源描述文件中包括a1～a5图片在整合图片B的坐标位置、名称和标识等信息，以及a6～a10图片在整合图片C的坐标位置、名称和标识等信息。

在通过步骤103获取所述皮肤包之后，所述方法还包括：发布所述皮肤包，具体可以将所述皮肤包发布到互联网中，以供用户进行下载。

在实际应用过程中，通常在第一次发布所述皮肤包时，将所述M的值设置为1，并通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成一副整合图片，以实现最小空间的高利用率，由于将所述N副原始图片合并成了一副整合图片，从而能够降低压缩和解压缩的时间，而且只有一副整合图片，所以只需1个GDI句柄即可，相对于动辄几百的小图占用的几百个GDI句柄，大大的减少了资源浪费；而在所述皮肤系统需要更新时，可以将更新的多幅原始图片再合并成另一整合图片，然后通常上述方法获取更新皮肤包进行发布，从而无需将更新的多幅原始图片添加到更新前的整合图片中，能够降低工作量，使得所述皮肤系统中更新速度更快，占用的资源更少。

上述本发明实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

由于本申请实施例是将获取的所述皮肤系统中的N副原始图片，合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，再将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包，由于M为不小于1且小于N的整数，使得本申请皮肤系统中的整合图片的数量明显要小于采用现有技术获取的皮肤包中的图片数量，图片数量变少，必然会缩短压缩时间，且图片数量变少，也会降低占用GDI句柄数量的效果，使得系统资源利用率更高的效果。

基于与上述方法相应的技术构思，参见图6，本申请另一实施例还提供了一种皮肤绘制方法，所述方法包括：

步骤601：获取并解压皮肤包，获取所述皮肤包中的M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息，其中，所述M副整合图片是由N副原始图片合并而成的，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，M为不小于1且小于N的整数，N为不小于2的整数；

步骤602：利用浏览器加载所述M副整合图片到内存，从所述M副整合图片中确定需要进行皮肤绘制的选中图片；

步骤603：根据每一副原始图片对应的描述信息，确定与所述选中图片对应的描述信息；

步骤604：基于与所述选中图片对应的描述信息，从所述M副整合图片中取出所述选中图片并进行皮肤绘制。

其中，在步骤601中，在通过上述皮肤系统中的图片整合方法获取的皮肤包进行发布之后，可以通过下载、拷贝等方式获取所述皮肤包，然后解压所述皮肤包，从而获取所述皮肤包中的M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息，其中，所述M副整合图片是由N副原始图片合并而成的，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息。

在具体实施过程中，所述M的取值越小时，压缩所述M副整合图片的时间也会越短，同理，解压缩的时间也会越短，因此，可以根据实际需要将所述M的值设置尽可能的小，例如所述M的值例如可以为1、2或3等值，所述M的取值还可以所述N的值来确定，例如可以在所述N的值不大于5000时，所述M的取值可以为1，在所述N的值大于5000时，所述M的取值可以取大于2的值。

具体来讲，一副原始图片对应的描述信息还可以包括该原始图片的名称信息、该原始图片在所述M副整合图片中的像素尺寸、以及该原始图片的标识，以方便通过所述描述信息能够更准确的从所述M副整合图片中提取需要的原始图片，在所述N副原始图片中每一个原始图片对应的描述信息写在一个资源描述文件中时，通过解压所述解压包，从而可以获取所述M副整合图片和所述资源描述文件。

接下来执行步骤602，在该步骤中，利用浏览器加载所述M副整合图片到内存，从所述M副整合图片中确定需要进行皮肤绘制的选中图片；

在具体实施过程中，在进行皮肤加载时，浏览器将所述M副整合图片加载到内存，然后根据用户的选择或浏览器自动选择，从所述M副整合图片中确定所述选中图片，具体的，浏览器接收到用户的选择或自动选择之后，根据所述选择，从所述M副整合图片中确定所述选中图片。

例如，参见图3，解压所述压缩包，获取到整合图片A和资源描述文件，所述资源描述文件中包括a1～a10图片在整合图片A的坐标位置、名称和标识等信息，在加载皮肤时，使用浏览器将整合图片A加载到计算机的内存中，并显示在所述计算机的显示屏上，在用户或浏览器自动选中整合图片A中的a3图片时，则确定所述选中图片为a3图片。

接下来执行步骤603，在该步骤中，根据每一副原始图片对应的描述信息，确定与所述选中图片对应的描述信息。

在具体实施过程中，在通过步骤602确定所述选中图片之后，根据所述选中图片的位置或名称，从每一副原始图片对应的描述信息中确定与所述选中图片对应的描述信息。

具体来讲，当每一原始图片对应的描述信息均存储在所述资源描述文件中时，可以根据所述选中图片的位置或名称从所述资源描述文件中的列表中进行搜索，从而获取到与所述选中图片对应的描述信息。

具体的，所述资料描述文件中的列表中可以包括每一副原始图片的名称、标识、像素尺寸(即长、宽信息)和坐标位置，从而使得可以根据描述信息从所述M副整合图片中准确的取出每一个原始图片。

例如，参见图3，在用户或浏览器自动确定所述选中图片为a3图片时，可以根据a3图片的名称a3和/或a3图片在整合图片A中的位置，从所述资源描述文件中的列表中进行搜索到与a3图片对应的描述信息。

接下来执行步骤604，在该步骤中，基于与所述选中图片对应的描述信息，从所述M副整合图片中取出所述选中图片并进行皮肤绘制。

在具体实施过程中，在通过步骤603获取与所述选中图片对应的描述信息之后，基于与所述选中图片对应的描述信息，即根据所述选中图片在所述M副整合图片中的位置信息、名称和标识，从所述M副整合图片中取出所述选中图片，然后通过所述选中图片进行皮肤绘制。

例如，参见图3，在通过步骤603从所述资源描述文件中的列表中进行搜索到与a3图片对应的描述信息之后，根据a3图片在整合图片A中的名称、标识、像素尺寸和坐标位置，从而可以从整合图片A取出a3图片，然后使用a3图片进行皮肤绘制。

上述本发明实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

由于本申请实施例是将获取的所述皮肤系统中的N副原始图片，合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，再将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包，由于M为不小于1且小于N的整数，使得本申请皮肤系统中的整合图片的数量明显要小于采用现有技术获取的皮肤包中的图片数量，图片数量变少，必然会缩短解压缩时间，且图片数量变少，也会降低占用GDI句柄数量的效果，使得系统资源利用率更高的效果。

基于与上述整合方法相同的技术构思，本发明一实施例还提供了一种皮肤系统中的图片整合设备，参见图7，所述设备包括：

图片获取单元701，用于获取所述皮肤系统中的N副原始图片，其中，N为不小于2的整数；

图片合并单元702，用于将所述N副原始图片合并成M副整合图片；

记录单元703，用于在所述图片合并单元将所述N副原始图片合并成M副整合图片时，记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，其中，M为不小于1且小于N的整数；

图片压缩单元704，用于将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包。

其中，所述N副原始图片为所述皮肤系统中所用到的所有图片，其中，N的值通常取100以上，例如可以为1000、500、10000等。

当然在所述皮肤系统中的图片数量超过一阈值时，则整合图片M的取值就为不小于2且小于N的整数，且所述N副原始图片可以为所述皮肤系统中的部分图片，例如，在所述皮肤系统中包括6000副图片时，所述阈值为5000，由于6000>5000，则所述N可以为大于2且小于5000的数值，所述N的值通常可以取所述皮肤系统中图片的数量的1/2或1/3或1/4等。

具体的，首先可以确定所述皮肤系统所要使用的所有图片，然后获取所述所有图片作为所述N副原始图片；当然在所述皮肤系统中的图片数量超过所述阈值时，所述N副原始图片为所述皮肤系统中的部分图片，例如，在所述皮肤系统中需要使用6000副图片，所述阈值为5000，由于6000>5000，则所述N可以为4000和2000，如此，可以将6000副图片中的4000副图片作为所述N副原始图片1，以及将剩下的2000副图片作为所述N副原始图片2。

具体的，图片获取单元701，首先可以确定所述皮肤系统所要使用的所有图片，然后获取所述所有图片作为所述N副原始图片；当然在所述皮肤系统中的图片数量超过所述阈值时，可以从所述皮肤系统中的所有图片中选择一部分作为所述N副原始图片。

较佳的，图片合并单元702，用于在所述M＝1时，将所述N副原始图片合并成一副整合图片。

较佳的，一副原始图片对应的描述信息还包括该原始图片的名称信息、该原始图片在所述M副整合图片中的像素尺寸、以及该原始图片的标识。

较佳的，所述设备还包括发布单元705，用于在获取所述皮肤包之后，发布所述皮肤包。

较佳的，图片合并单元702，具有用于通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成所述M副整合图片。

上述本发明实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

由于本申请实施例是将获取的所述皮肤系统中的N副原始图片，合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，再将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包，由于M为不小于1且小于N的整数，使得本申请皮肤系统中的整合图片的数量明显要小于采用现有技术获取的皮肤包中的图片数量，图片数量变少，必然会缩短压缩时间，且图片数量变少，也会降低占用GDI句柄数量的效果，使得系统资源利用率更高的效果。

基于与上述皮肤绘制方法相同的技术构思，本发明一实施例还提供了一种皮肤绘制设备，参见图8，所述设备包括：

获取单元801，用于获取皮肤包；

解压单元802，用于解压所述皮肤包，获取所述皮肤包中的M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息，其中，所述M副整合图片是由N副原始图片合并而成的，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，M为不小于1且小于N的整数，N为不小于2的整数；

加载单元803，用于利用浏览器加载所述M副整合图片到内存；

选择单元804，用于从所述M副整合图片中确定需要进行皮肤绘制的选中图片；

描述信息确定单元805，用于根据每一副原始图片对应的描述信息，确定与所述选中图片对应的描述信息；

皮肤绘制单元806，用于基于与所述选中图片对应的描述信息，从所述M副整合图片中取出所述选中图片并进行皮肤绘制。

较佳的，获取单元801，用于在通过上述皮肤系统中的图片整合方法获取的皮肤包进行发布之后，可以通过下载、拷贝等方式获取所述皮肤包，然后解压单元802解压所述皮肤包，从而获取所述皮肤包中的M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息，其中，所述M副整合图片是由N副原始图片合并而成的，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息。

上述本发明实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

由于本申请实施例是将获取的所述皮肤系统中的N副原始图片，合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，再将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包，由于M为不小于1且小于N的整数，使得本申请皮肤系统中的整合图片的数量明显要小于采用现有技术获取的皮肤包中的图片数量，图片数量变少，必然会缩短解压缩时间，且图片数量变少，也会降低占用GDI句柄数量的效果，使得系统资源利用率更高的效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一副或多副其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一副机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一副流程或多副流程和/或方框图一副方框或多副方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一副流程或多副流程和/或方框图一副方框或多副方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一副流程或多副流程和/或方框图一副方框或多副方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种皮肤系统中的图片整合方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述皮肤系统中的N副原始图片，其中，N为不小于2的整数；

将所述N副原始图片合并成M副整合图片，并记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，其中，M为不小于1且小于N的整数；

将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包；

发布所述皮肤包；

其中，通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成所述M副整合图片，还包括：

在第一次发布所述皮肤包时，将所述M的值设置为1，并通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成一副整合图片，而在所述皮肤系统需要更新时，将更新的多幅原始图片再合并成另一整合图片。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，一副原始图片对应的描述信息还包括该原始图片的名称信息、该原始图片在所述M副整合图片中的像素尺寸、以及该原始图片的标识。

3.一种皮肤绘制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取并解压皮肤包，获取所述皮肤包中的M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息，其中，所述M副整合图片是由N副原始图片通过二维集装箱载入算法合并而成的，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，M为不小于1且小于N的整数，N为不小于2的整数，其中，通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成所述M副整合图片，还包括：在第一次发布所述皮肤包时，将所述M的值设置为1，并通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成一副整合图片，而在所述皮肤系统需要更新时，将更新的多幅原始图片再合并成另一整合图片；

利用浏览器加载所述M副整合图片到内存，从所述M副整合图片中确定需要进行皮肤绘制的选中图片；

根据每一副原始图片对应的描述信息，确定与所述选中图片对应的描述信息；

基于与所述选中图片对应的描述信息，从所述M副整合图片中取出所述选中图片并进行皮肤绘制。

4.一种皮肤系统中的图片整合设备，其特征在于，所述设备包括：

图片获取单元，用于获取所述皮肤系统中的N副原始图片，其中，N为不小于2的整数；

图片合并单元，用于通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成所述M副整合图片；

记录单元，用于在所述图片合并单元将所述N副原始图片合并成M副整合图片时，记录与所述N副原始图片中的每一副原始图片对应的描述信息，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，其中，M为不小于1且小于N的整数；

图片压缩单元，用于将所述M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息进行压缩打包，获取所述皮肤包；

发布单元，用于在获取所述皮肤包之后，发布所述皮肤包；

所述图片合并单元，用于：在第一次发布所述皮肤包时，将所述M的值设置为1，并通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成一副整合图片，而在所述皮肤系统需要更新时，将更新的多幅原始图片再合并成另一整合图片。

5.如权利要求4所述的图片整合设备，其特征在于，一副原始图片对应的描述信息还包括该原始图片的名称信息、该原始图片在所述M副整合图片中的像素尺寸、以及该原始图片的标识。

6.一种皮肤绘制设备，其特征在于，所述设备包括：

获取单元，用于获取皮肤包；

解压单元，用于解压所述皮肤包，获取所述皮肤包中的M副整合图片和每一副原始图片对应的描述信息，其中，所述M副整合图片是由N副原始图片通过二维集装箱载入算法合并而成的，一副原始图片对应的描述信息包括该原始图片在所述M副整合图片中的位置信息，M为不小于1且小于N的整数，N为不小于2的整数；其中，通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成所述M副整合图片，还包括：在第一次发布所述皮肤包时，将所述M的值设置为1，并通过二维集装箱载入算法将所述N副原始图片合并成一副整合图片，而在所述皮肤系统需要更新时，将更新的多幅原始图片再合并成另一整合图片；

加载单元，用于利用浏览器加载所述M副整合图片到内存；

选择单元，用于从所述M副整合图片中确定需要进行皮肤绘制的选中图片；

描述信息确定单元，用于根据每一副原始图片对应的描述信息，确定与所述选中图片对应的描述信息；

皮肤绘制单元，用于基于与所述选中图片对应的描述信息，从所述M副整合图片中取出所述选中图片并进行皮肤绘制。