CN106033617A - 一种结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，涉及游戏开发领域。该方法通过将大量的小图片进行智能剪裁后，再合成一张大图，最后进行压缩，使大图无限逼近2的N次方大小，实现了对图片的压缩，同时，在将大图加载到显存中，并将其扩展为2的N次方大小时，由于大图本身的大小已经无限逼近2的N次方，所以，在显存中将其扩展为2的N次方大小时，不会造成显存资源的浪费，从而提高了显存的利用率；另外，对于游戏界面资源的图片，还进行了图片的智能分类压缩，得到PNG8格式的图片后，再对其进行优化压缩，使PNG8格式图片的透明通道的损失降低，在实现高压缩比的同时保证了图片的清晰度。

Description

一种结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法

技术领域

本发明涉及游戏开发领域，尤其涉及一种结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法。

背景技术

游戏资源中包含有大量的图片资源。图片资源在2D游戏中可占整个游戏包容量的90％,在3D游戏中也可占50％以上。

而当游戏包中的图片资源比例过高时，游戏运行的内存占用比较大。

为了减小图片资源的大小，进而减小游戏包的大小，对游戏图片资源的压缩得到了越来越多的研究。

图片资源中的帧动画的图片和游戏界面的图片资源，一般是以大量小图片的形式存在，每帧图片的内容和大小可能均不相同，各帧图片的变化较大，所以，在帧动画中，零散存在的多个帧图片在游戏包中占用的比例就非常大。

但是，以大量小图片的形式存在的图片资源，在使用硬件渲染的游戏引擎把所有的小图片载入显存时，会自动将每个小图片扩展为2的N次方大小。所以，如果在图片资源中包含有大量的小图片，将其加载到显存中时，就会浪费大量的显存资源，不利于显存资源的利用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，包括如下步骤：

S101，逐个像素扫描所有需要压缩的帧动画图片，得到扫描图；

S102，记录所述扫描图的左上点的有效像素的坐标；

S103，对所述扫描图的有效像素的内容进行智能裁剪，得到裁剪的内容；

S104，根据所述剪裁的内容的大小，计算将所述裁剪的内容合并后得到的图片面积，所述图片面积的大小无限逼近2的N次方；

S105，在可视化工具中，按照S104中计算的图片面积，以所述左上点的有效像素坐标为修正坐标，对所述剪裁的内容进行对位调整与合并，得到合并的图片；

S106，对所述合并的图片进行压缩；

或

包括如下步骤：

S201，逐个像素扫描所有需要压缩的游戏界面的图片；

S202，将没有透明通道的图片压缩为JEPG格式的图片；将渐变色较多的图片压缩为PNG32格式的图片；将有透明通道、渐变色较少的图片压缩为PNG8格式的图片；

S203，对所述PNG8格式的图片，采用如下方法进行再次压缩：

S2031，把所述PNG8格式的图片的原始RGB色转换为HSL色；

S2032，对所述PNG8格式的图片的色彩丰度H进行矢量四方向插值压缩，得到插值压缩结果；

S2033，在可视化工具中对所述插值压缩结果进行预览，并手动进行参数调整。

其中，S103具体为:通过计算偏移点的方法对有效像素的内容进行剪裁。

其中，S104具体为，利用平衡二叉树算法，将每张帧动画图片的有效像素内容进行节点挂接，计算平衡二叉树需要的总空间，所述平衡二叉树需要的总空间即为将所述图片面积。

进一步地，S105中还包括步骤，对所述剪裁的内容进行90度旋转。

其中，S106，具体为，在可视化工具中，按照如下步骤进行实施：

S1061，检查所述合并的图片的有效像素的宽或高值是否为规范值，当所述有效像素的宽或高值为非规范值时，执行S1062，否则，结束；

S1062，对所述有效像素的图素丰富度进行分析，得到所述合并的图片的预缩放比例范围；

S1063，在可视化工具中，根据所述预缩放比例范围，采用自动和手动结合的方式对所述合并的图片进行缩放。

其中，S1061中，所述有效像素的宽或高值为非规范值，具体为，当所述有效像素的宽或高值超出2的N次方30％以内时，所述有效像素的宽或高值不规范。

其中，S1062中,所述对所述有效像素的图素丰富度进行分析具体为，利用HSV图像颜色标准，计算所述合并的图片的色彩丰度H值，判断是否超过30％色阶的H值，如果超过，则将所述超过30％色阶的H值和2的N次方作为参考值代入图片比例缩放经验公式中获得所述合并的图片的预缩放比例范围，如果没有超过，则将2的N次方作为参考值代入图片比例缩放经验公式中获得所述合并的图片的预缩放比例范围，所述图片比例缩放经验公式是美术人员在手动调整图片的过程中，根据得到的图片缩放比率的规律而建立的。

进一步地，在S2031和S2032之间，还包括步骤，根据矢量压缩算法，平滑的减少所述PNG8格式的图片的色彩丰度。

其中，S2032中，所述矢量四方向插值压缩，对于所述PNG8格式的图片中的透明通道，具体采用二次线性插值压缩。

其中，S2033中，所述手动进行参数调整，具体为：在可视化工具中，将色彩丰度的插值参数选自10-100之间的数值，进行所见即所得的图片压缩。

本发明的有益效果是：

本发明实施例中，提供了一种针对于帧动画图片和游戏界面资源图片的智能压缩方法，通过将大量的小图片进行智能剪裁后，再合成一张大图，最后进行压缩，使大图无限逼近2的N次方大小，实现了对图片的压缩，同时，在将大图加载到显存中，并将其扩展为2的N次方大小时，由于大图本身的大小已经无限逼近2的N次方，所以，在显存中将其扩展为2的N次方大小时，不会造成显存资源的浪费，从而提高了显存的利用率；另外，对于游戏界面资源的图片，还进行了图片的智能分类压缩，得到PNG8格式的图片后，再对其进行优化压缩，使PNG8格式图片的透明通道的损失降低，在实现高压缩比的同时保证了图片的清晰度。

附图说明

图1是本发明实施例提供的帧动画图片的智能压缩方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的游戏界面资源图片的智能压缩方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1和图2所示，本发明实施例提供了结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S101，逐个像素扫描所有需要压缩的帧动画图片，得到扫描图；

S102，记录所述扫描图的左上点的有效像素的坐标；

S103，对所述扫描图的有效像素的内容进行智能裁剪，得到裁剪的内容；

S104，根据所述剪裁的内容的大小，计算将所述裁剪的内容合并后得到的图片面积，所述图片面积的大小无限逼近2的N次方；

S105，在可视化工具中，按照S104中计算的图片面积，以所述左上点的有效像素坐标为修正坐标，对所述剪裁的内容进行对位调整与合并，得到合并的图片；

S106，对所述合并的图片进行压缩；

或

包括如下步骤：

S201，逐个像素扫描所有需要压缩的游戏界面的图片；

S202，将没有透明通道的图片压缩为JEPG格式的图片；将渐变色较多的图片压缩为PNG32格式的图片；将有透明通道、渐变色较少的图片压缩为PNG8格式的图片；

S203，对所述PNG8格式的图片，采用如下方法进行再次压缩：

S2031，把所述PNG8格式的图片的原始RGB色转换为HSL色；

S2032，对所述PNG8格式的图片的色彩丰度H进行矢量四方向插值压缩，得到插值压缩结果；

S2033，在可视化工具中对所述插值压缩结果进行预览，并手动进行参数调整。

其中，S101-S106是针对帧动画图片的压缩方法；S201-S203是针对游戏界面资源图片的压缩方法。其中，帧动画图片通过将大量的小图片进行智能剪裁后，再合成一张大图，最后进行压缩，使大图无限逼近2的N次方大小，实现了对图片的压缩，同时，在将大图加载到显存中，并将其扩展为2的N次方大小时，由于大图本身的大小已经无限逼近2的N次方，所以，在显存中将其扩展为2的N次方大小时，不会造成显存资源的浪费，从而提高了显存的利用率。而对于游戏界面中的图片，资源量大、清晰度要求高、有透明渐变使用需求；且游戏界面资源往往都是零散的小图片，类型十分混杂。因此，为了达到最高的压缩比，需要对多个零散的小图片进行分类剪裁合并，根据图片的格式，把不带透明通道的图片分在一起压缩为JPEG格式，把有透明通道渐变色较多的图片分在一起压缩为PNG32格式，把有透明通道渐变色较少的图片分在一起压缩为PNG8格式，其中，其中，S202中，可以采用S102-S106的方法实现上述对图片的分类压缩，以达到最高压缩比例与最好的图片清晰度。对PNG8格式的图片还进行了优化压缩，使透明通道在压缩过程中的损失降低，在实现了高压缩比的同时尽量保证图片的清晰度。

因此，在本发明实施例中，在对游戏界面资源中的图片进行压缩时，不仅实现了较大的压缩率，还保证了压缩后的图片具有较高的品质。对游戏界面图片进行分类剪裁合并，得到的游戏界面资源的图片格式包括:

JPEG：不支持透明通道，压缩率可达1:8；

PNG32：支持透明通道，无损压缩，像素品质高，压缩率可达1:2；

PNG8：支持透明通道，有损压缩，对渐变色支持较差，压缩率可达1:4。

本实施例中，对图片进行分类合并后，再对PNG8格式的图片进行优化压缩，从而不仅实现了提高显存利用率的目的，也实现了高压缩比的同时保证了图片的清晰度。

本发明的实施例中，S103具体为:通过计算偏移点的方法对有效像素的内容进行剪裁。

由于零散小图片的大小变化大，如果让美术手动进行对位裁剪合并,会导致非常大的工作量。

本发明实施例中，根据偏移点对有效像素的内容进行剪裁；其中，角色帧动画由3DSMax模型导出时，根据摄像机对位点的投影可计算获得偏移点；裁剪完毕后,在可视化工具中，通过手动拖放的方法对图片的有效像素的内容进行关键点对位，进行所见即所得的剪裁。

本发明实施例中，S104具体为，利用平衡二叉树算法，将每张帧动画图片的有效像素内容进行节点挂接，计算平衡二叉树需要的总空间，所述平衡二叉树需要的总空间即为将所述图片面积。

采用这种方法得到的图片面积无限逼近2的N次方，所以，采用这种方法计算的图片面积是最小的，可以最大化的而利用内存。

计算机图形处理对所有显存中的图片要求大小为2的N次方，超过2的N次方的任意大小都会被自动补齐至2的N次方，例如257*257大小的贴图在显存中占用的空间等于512*512。

所以最小的图片面积，即为合并后的图片无限逼近2的N次方，通过利用平衡二叉树算法，对每张需要拼接的小图片进行节点挂接，计算出该树需要的总空间，即是无限逼近2的N次方的图片面积。

本发明实施例中，S105中还包括步骤，对所述裁剪的内容进行90度旋转。

虽然，采用上述算法得到的图片的面积无限逼近2的N次方，达到了最小的图片面积，但是，裁剪后的各小图片的长宽比可能不统一，这样，就容易导致在合并后得到的大图片中出现大量剩余空白填充空间的情况，所以，通过对剪裁的内容进行90度旋转，以最大限度的提高合并后得到的大图片空白区域的利用率，从而节约了图片的占用空间。

本发明实施例中，S106，具体为，在可视化工具中，按照如下步骤进行实施：

S1061，检查所述合并的图片的有效像素的宽或高值是否为规范值，当所述有效像素的宽或高值为非规范值时，执行S1062，否则，结束；

S1062，对所述有效像素的图素丰富度进行分析，得到所述合并的图片的预缩放比例范围；

S1063，在可视化工具中，根据所述预缩放比例范围，采用自动和手动结合的方式对所述合并的图片进行缩放。

通过裁剪与合并后的图片只能保证最小的面积占用，但在硬件渲染中,图片会被默认扩展为2的N次方大小，比如，257*257大小的图片，硬件渲染过程中，其占用的内存会自动扩展为512*512大小。

本发明实施例中，采用上述方法对合并后的图片进行压缩，把图片控制在2的N次方大小范围内,从而在硬件渲染过程中，就不会出现实际大小或扩展后的大小相差很远的情况。经过压缩后的图片，在使用时进行放大还原即可达到控制目标。

本发明的优选实施例中，S1061中，所述有效像素的宽或高值不规范，具体为，当所述有效像素的宽或高值超出2的N次方30％以内时，所述有效像素的宽或高值不规范。

有效像素的宽或高的规范值为2的N次方，但是，合并后的图片大部分时候只能尽量接近这个尺寸，但也会出现单边(宽或高)超出的情况，如果超出，则需要进行压缩，使其达到或接近2的N次方，进而使合并后的图片的面积无限逼近2的N次方。本发明实施例中，将超出2的N次方30％以内的宽或高值，作为需要优化的预设范围，进行规范宽和/或高的缩放建议。

本发明的一个优选实施例中，S1062中,所述对所述有效像素的图素丰富度进行分析具体为，利用HSV图像颜色标准，计算所述合并的图片的色彩丰度H值，判断是否超过30％色阶的H值，如果超过，则将所述超过30％色阶的H值和2的N次方作为参考值代入图片比例缩放经验公式中获得所述合并的图片的预缩放比例范围，如果没有超过，则将2的N次方作为参考值代入图片比例缩放经验公式中获得所述合并的图片的预缩放比例范围，所述图片比例缩放经验公式是美术人员在手动调整图片的过程中，根据得到的图片缩放比率的规律而建立的。

图片缩放过程中，必然会导致像素的丢失，使图片资源变得模糊，尤其是对于像素色彩丰度高的图片，缩小后模糊程度更加严重。因此，对美术而言如何更好的评估合适的缩放比例是图片压缩的关键。

图素丰富度指图片拥有的色彩丰度(H值)。

本发明实施例中，首先利用HSV图像颜色标准，计算图片的色彩丰度H值，根据计算结果判断是否超过30％色阶的H值，如果超过，说明该图片的渐变色较多，大比例缩放会带来较高的颜色损失，Alpha通道缩放时也会损失比较严重，所以也不能做大比例缩放。

然后，通过将超过30％色阶的H值和2的N次方作为参数，根据建立的图片比例缩放经验公式，可计算得出合并后的图片的预缩放比例范围。

其中，如本领域技术人员可以理解的，图片比例缩放经验公式可以是美术人员在手动调整图片的过程中，根据得到的图片缩放比率的规律而建立。

得到理论计算的预缩放比例后，该缩放比例可以为美术人员在实际缩放过程中提供参考。但是，在实际应用过程中，美术人员如果认为该预缩放比例不能满足需求，则可以在可视化工具中，对图片进行自动化缩放后再进行手动调整。

在本发明的一个实施例中，在S2031和S2032之间，还包括步骤，根据矢量压缩算法，平滑的减少所述PNG8格式的图片的色彩丰度。

PNG8为PNG支持的一种基于调色板的有损图片压缩格式。要达到较高的压缩率，对色彩丰度有一定要求，为了最大化的压缩图片大小而不损失图片品质，可以在生成调色板前根据矢量算法平滑的减少图片的像素色彩丰度。

本发明实施例中，S2032中，所述矢量四方向插值压缩，对于所述PNG8格式的图片中的透明通道，具体采用二次线性插值压缩。

由于PNG8的通道只有8位，为了更好的保证原始的透明通道效果，对透明通道进行二次线性插值压缩，避免了锯齿和毛边的出现。

本发明实施例中，S2033中，所述手动进行参数调整，具体为：在可视化工具中，将色彩丰度的插值参数选自10-100之间的数值，进行所见即所得的图片压缩。

因为是有损压缩，关键还是在于美术是否能够接受压缩后的损失。在插值压缩所使用的插值公式中，把丰度插值参数量化为0-100之间的数值，通过可视化工具让美术直接看到具体区别，便于美术人员更好的评估压缩是否可行。

通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：本发明实施例中，提供了一种针对于帧动画图片和游戏界面资源图片的智能压缩方法，通过将大量的小图片进行智能剪裁后，再合成一张大图，最后进行压缩，使大图无限逼近2的N次方大小，实现了对图片的压缩，同时，在将大图加载到显存中，并将其扩展为2的N次方大小时，由于大图本身的大小已经无限逼近2的N次方，所以，在显存中将其扩展为2的N次方大小时，不会造成显存资源的浪费，从而提高了显存的利用率；另外，对于游戏界面资源的图片，还进行了图片的智能分类压缩，得到PNG8格式的图片后，再对其进行优化压缩，使PNG8格式图片的透明通道的损失降低，在实现高压缩比的同时保证了图片的清晰度。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域人员应该理解的是，上述实施例提供的方法步骤的时序可根据实际情况进行适应性调整，也可根据实际情况并发进行。

上述实施例涉及的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机设备可读取的存储介质中，用于执行上述各实施例方法所述的全部或部分步骤。所述计算机设备，例如：个人计算机、服务器、网络设备、智能移动终端、智能家居设备、穿戴式智能设备、车载智能设备等；所述的存储介质，例如：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒、网络服务器存储、网络云存储等。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S101，逐个像素扫描所有需要压缩的帧动画图片，得到扫描图；

S102，记录所述扫描图的左上点的有效像素的坐标；

S103，对所述扫描图的有效像素的内容进行智能裁剪，得到裁剪的内容；

S104，根据所述剪裁的内容的大小，计算将所述裁剪的内容合并后得到的图片面积，所述图片面积的大小无限逼近2的N次方；

S105，在可视化工具中，按照S104中计算的图片面积，以所述左上点的有效像素坐标为修正坐标，对所述剪裁的内容进行对位调整与合并，得到合并的图片；

S106，对所述合并的图片进行压缩；

或

包括如下步骤：

S201，逐个像素扫描所有需要压缩的游戏界面的图片；

S202，将没有透明通道的图片压缩为JEPG格式的图片；将渐变色较多的图片压缩为PNG32格式的图片；将有透明通道、渐变色较少的图片压缩为PNG8格式的图片；

S203，对所述PNG8格式的图片，采用如下方法进行再次压缩：

S2031，把所述PNG8格式的图片的原始RGB色转换为HSL色；

S2032，对所述PNG8格式的图片的色彩丰度H进行矢量四方向插值压缩，得到插值压缩结果；

S2033，在可视化工具中对所述插值压缩结果进行预览，并手动进行参数调整。

2.根据权利要求1所述的结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，S103具体为:通过计算偏移点的方法对有效像素的内容进行剪裁。

3.根据权利要求1所述的结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，S104具体为，利用平衡二叉树算法，将每张帧动画图片的有效像素内容进行节点挂接，计算平衡二叉树需要的总空间，所述平衡二叉树需要的总空间即为将所述图片面积。

4.根据权利要求3所述的结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，S105中还包括步骤，对所述剪裁的内容进行90度旋转。

5.根据权利要求1所述的结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，S106，具体为，在可视化工具中，按照如下步骤进行实施：

S1061，检查所述合并的图片的有效像素的宽或高值是否为规范值，当所述有效像素的宽或高值为非规范值时，执行S1062，否则，结束；

S1062，对所述有效像素的图素丰富度进行分析，得到所述合并的图片的预缩放比例范围；

S1063，在可视化工具中，根据所述预缩放比例范围，采用自动和手动结合的方式对所述合并的图片进行缩放。

6.根据权利要求5所述的结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，S1061中，所述有效像素的宽或高值为非规范值，具体为，当所述有效像素的宽或高值超出2的N次方30％以内时，所述有效像素的宽或高值不规范。

7.根据权利要求5所述的结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，S1062中,所述对所述有效像素的图素丰富度进行分析具体为，利用HSV图像颜色标准，计算所述合并的图片的色彩丰度H值，判断是否超过30％色阶的H值，如果超过，则将所述超过30％色阶的H值和2的N次方作为参考值代入图片比例缩放经验公式中获得所述合并的图片的预缩放比例范围，如果没有超过，则将2的N次方作为参考值代入图片比例缩放经验公式中获得所述合并的图片的预缩放比例范围，所述图片比例缩放经验公式是美术人员在手动调整图片的过程中，根据得到的图片缩放比率的规律而建立的。

8.根据权利要求1所述的结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，在S2031和S2032之间，还包括步骤，根据矢量压缩算法，平滑的减少所述PNG8格式的图片的色彩丰度。

9.根据权利要求1所述的结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，S2032中，所述矢量四方向插值压缩，对于所述PNG8格式的图片中的透明通道，具体采用二次线性插值压缩。

10.根据权利要求1所述的结合可视化工具进行游戏图片智能压缩的方法，其特征在于，S2033中，所述手动进行参数调整，具体为：在可视化工具中，将色彩丰度的插值参数选自10-100之间的数值，进行所见即所得的图片压缩。