CN113419802A - 图集生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种图集生成方法、装置、电子设备及存储介质,包括:从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片,根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,并按照预设规则将若干张动态图片合成若干个动态图集,存储静态图集和动态图集,以供目标应用运行时进行加载,通过上述方案,可以有效控制目标应用在加载静态图集和动态图集时的内存资源使用量,优化目标应用在运行过程中的性能。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种图集生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
用户界面(User Interface简称:UI)是一组图形化界面,图形化界面由若干张图片组成。
通常情况下,为了便于管理各个图形化界面内的图片,采用人力的方式将若干张图片合并成一张大图片,即为一个图集。再建立各个图集和图形化界面的关系。
然而,通过人力方式合成图集的方案效率低、容易出错,人力方式仅适合比较简单的图片合成方式,使得图集内图片分类不合理,导致在加载图集时仍会占用大量内存。
发明内容
本申请提供一种图集生成方法、装置、电子设备及存储介质,用以提供一种可以降低加载时内存使用量的图集生成方案。
第一方面,本申请提供一种图集生成方法,包括:
从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片;
根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,并按照预设规则将若干张动态图片合成若干个动态图集;
存储静态图集和动态图集,以供目标应用运行时进行加载。
在一实施例中,引用信息包括引用次数和静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,尺寸信息包括尺寸大小;
根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,具体包括:
从若干张静态图片中筛选出若干张第一静态图片和若干张第二静态图片,其中,第一静态图片包括尺寸大小大于或等于第一尺寸阈值,且引用次数大于第一次数阈值的静态图片,第二静态图片包括除第一静态图片以外的静态图片;
针对每张第一静态图片,将一张第一静态图片作为一个静态图集;
将若干张第二静态图片按照引用次数和第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间合成若干个静态图集。
在一实施例中,将若干张第二静态图片按照引用次数和第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间合成若干个静态图集,具体包括:
将引用次数大于或等于第二次数阈值的若干张第二静态图片合成若干个静态图集;
将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片进行聚类处理得到若干个第一图片类;并针对每个第一图片类,将一个第一图片类中若干张第二静态图片合成一个静态图集;
将引用次数小于第一次数阈值的若干张静态图片按照第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行分类获得若干个第二图片类;并针对每个第二图片类,将一个第二图片类中若干张第二静态图片合成一个静态图集;
其中,第二次数阈值大于第一次数阈值。
在一实施例中,将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片进行聚类处理得到若干个第一图片类,具体包括:
将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片按照第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行分类,获得若干个第三图片类;
针对任意的两个第三图片类,比较两个第三图片类中的第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,并根据比较结果计算两个第三图片类的相似度;
根据任意的两个第三图片类的相似度对若干个第三图片类进行合并,获得若干个第一图片类。
在一实施例中,根据任意的两个第三图片类的相似度对若干个第三图片类进行合并,获得若干个第一图片类,具体包括:
循环执行将相似度满足预设相似度条件的第三图片类合并成若个第三图片类,比较两个第三图片类中的第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,并根据比较结果计算合并后的若干第三图片类和剩余的第三图片类之间的相似度,直至第三图片类满足停止循环条件时停止循环,并将合并后的第三图片类作为若干个第一图片类。
在一实施例中,工程资源包括:代码文件和UI工程文件;从工程资源中提取若干张静态图片,具体包括:
使用提取工具提取代码文件中所有的UI工程名称,以获得第一UI名称集合;
使用提取工程提取UI工程文件中所有的UI工程名称,以获得第二UI工程名称集合;
将第一UI名称集合和第二UI名称集合的交集中的UI工程名称对应的UI工程作为被使用的UI工程;并将被使用的UI工程中所使用的图片作为静态图片。
在一实施例中,从工程资源中提取若干张动态图片,具体包括:
使用提取工具提取代码文件中所有的图片名称,以获得第一图片名称集合;
使用提取工具提取工程资源的图片根目录下所有图片的名称,以获得第二图片名称集合;
将第一图片名称集合和第二图片名称集合的交集中的图片名称作为被使用的图片名称;
从被使用的图片名称中去除静态图片的名称,以获得动态图片的名称,并根据动态图片的名称从图片根目录下提取动态图片。
在一实施例中,按照预设规则将若干张动态图片合成若干个动态图集,具体包括:
从若干张动态图片中提取若干张第一动态图片和若干张第二动态图片;其中,第一动态图片包括尺寸大小大于或等于第二尺寸阈值的动态图片,第二动态图片包括尺寸大小小于第二尺寸阈值的动态图片;
针对每张第一动态图片,将一张第一动态图片作为一个动态图集;
根据第二动态图片的功能信息和第二动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间将若干张第二动态图片合成若干个动态图集。
在一实施例中,根据第二动态图片功能信息和第二动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间将若干张第二动态图片合成若干个动态图集,具体包括:
根据第二动态图片的功能信息和第二动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间对若干张第二动态图片进行分类,获得若干个第三图片类;
针对每个总数量大于或等于第一数量阈值的第三图片类,将一个第三图片类中若干张动态图片合并成一个动态图集。
在一实施例中,方法还包括:
对所有总数量小于第一数量阈值的第三图片类中的第二动态图片,按照各动态图片的存储路径进行分类获得第四图片类;
针对每个第四图片类,将一个第四图片类中若干个动态图片合成一个动态图集。
在一实施例中,根据图形化界面的标识信息和功能信息对若干张第二动态图片进行分类获得若干个第三图片类,具体包括:
将第二动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间相同且功能信息相同的若干张第二动态图片分为一个图片类。
在一实施例中,方法还包括:
针对每个静态图集,对静态图集中静态图片进行压缩和合并处理;
针对每个动态图集,对动态图集中动态图片进行压缩和合并处理。
第二方面,本申请提供一种图集生成装置,包括:
获取模块,用于从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片;
处理模块,用于根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,并按照预设规则将若干张动态图片合成若干个动态图集;
处理模块,用于存储静态图集和动态图集,以供目标应用运行时进行加载。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括:存储器,处理器;
存储器;用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,处理器被配置为执行第一方面及可选方案所涉及的图集生成方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面及可选方案所涉及的图集生成方法。
本申请提供一种图集生成方法、装置、电子设备及存储介质,从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片,由于图片的引用次数可以反映静态图片加载次数,图片的尺寸反映图片加载所占用内存,针对若干张静态图片,根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,可以有效控制静态图集在加载时的内存资源使用量,按照预设规则将若干张动态图片合成若干个动态图集,并存储静态图集和动态图集,以供目标应用运行时进行加载,可以实现对静态图集和动态图集的内存资源使用量的控制,优化目标应用在运行过程中的性能。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请一实施例提供的电子设备的示意框图;
图2为本申请一实施例提供的图集生成方法的流程示意图;
图3为本申请一实施例提供的图集生成方法的流程示意图;
图4为本申请一实施例提供的提取静态图片和动态图片的原理示意图;
图5为本申请一实施例提供的合成静态图集的原理示意图;
图6为本申请一实施例提供的合成动态图集的原理示意图;
图7为本申请一实施例提供的是否压缩对所获得的图集的影响示意图;
图8为本申请一实施例提供的图集生成装置的示意框图。
通过上述附图,已示出本申请明确的实施例,后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在管理图形化界面的图片时,通常是人力方式将若干个图片合成一张图集,再将建立各个图集和图形化界面的关系。然而,人力方式存在如下问题:
第一,人力方式需要耗费大量时间,人力方式无法适应庞大数量的图片合并,一方面需要合成图集的图片增多,另一方面,图集和图形化界面之间的引用信息也变得复杂,出错率也会更高,从而引起界面缺图的问题。
第二,人力方式学习成本高,也就是每个UI工程师需要了解图集合成以及引用信息。
第三,人力方式是先合成图集再确定引用信息,容易使得图集中存在没有使用的图片,且在合成图集前手动清理没有使用图片费时费力,也存在错误清理的风险。
第四,随着公用图片持续增长,公共图集的数量也会急剧增加,现在维护几个公用图集,例如:common、common_system、头像、头像框等,里面存放各种图形化界面都可能会用到的图片,比如:按钮、货币、进度条、活动物品等各种类型的图片,这些图片通过Json静态引用或者程序动态引用的方式被使用。由于公共图片没有使用比较好的分类方式,随着公共图片的快速增长,公共图集管理也越来越困难。比如common_system图集,从最开始一张2048*2048,到现在需要进行0.6倍压缩来保证可以用两张2048*2048来容纳所有图片,0.6倍压缩已经是保证图片质量的前提下的最小压缩率,若公共图片继续增长,则会再增加一张公共图集。
第四,公用图片通常合并成一个大图集,随着公用图片的数量增加,公用图集的尺寸越来越大,甚至需要形成若干个公用图集。而在加载公用图集时,存在公用图集中仅有少部分图片被使用,而大量没有使用图片占用大量内存资源,造成内存资源不合理。
综上,随着图集数量的增多,UI界面的迭代,会出现公用图集持续增长、图集管理困难、冗余资源增多、图集尺寸增大、内存浪费等问题。
本申请实施例提供一种图集生成方法、装置、电子设备及存储介质,提供一种可以降低加载时内存使用量的图集生成方案。本申请的技术构思是:在从工程资源中提取出静态图片和动态图片后,根据静态图片在图形化界面中引用信息和静态图片的尺寸合并静态图集,以控制静态图集在加载后的内存使用量,根据预设规则合成动态图集,实现对动态图集的管理。
如图1所示,本申请一实施例提供一种电子设备,电子设备100包括存储器101和处理器102。
存储器101用于存储计算机执行指令,处理器102用于执行存储器存储的计算机执行指令,以实现如下实施例中图集生成方法所执行的各个步骤。具体可以参见下面的图集生成方法实施例中的相关描述。
可选地,上述存储器101既可以是独立的,也可以跟处理器102集成在一起。当存储器101独立设置时,该处理设备还包括总线,用于连接存储器101和处理器102。
如图2所示,本申请提供一种图集生成方法,该图集生成方法应用于电子设备,该图集生成方法包括如下步骤:
S201、从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片。
其中,工程资源包括若干张静态图片和若干张动态图片,若干张静态图片和若干张动态图片构成若干个画面帧,以使工程资源在电子设备上运行时向用户显示画面帧。
S202、根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,并按照预设规则将若干张动态图片合成若干个动态图集。
其中,静态图片在图形化界面中的引用信息用于表示在图形化界面上显示某一帧画面帧时是否需要加载并显示静态图片,若某一画面帧需要加载并显示静态图片,该静态图片被该帧画面帧所引用。
在提取获得若干张静态图片后,继续获取静态图片在图形化界面中的引用信息,以及静态图片的尺寸信息。并根据静态图片在图形化界面中的引用信息以及静态图片的尺寸信息进行分类,并将每一类静态图片合并成若干个静态图集。
在提取获得若干张动态图片后,根据预设规则将若干张动态图片进行分类,并将每一类动态图片合成若干个动态图集。
在一实施例中,可以根据动态图片的用途和/或动态图片的大小对动态图片分类,并根据每一类动态图片合成若干个动态图集。
S203、存储静态图集和动态图集,以供目标应用运行时进行加载。
在该步骤中,在获得若干个动态图集和若干个静态图集后,将静态图集和动态图集存储在存储单元中,以使目标应用在运行时加载静态图集和动态图集。
在上述技术方案中,从工程资源中提取静态图片和动态图片后,将若干张静态图片合成若干个静态图集,若干张动态图片合成若干个动态图集,以实现自动化生成图集,从而提升图集制作效率和准确性。由于图片的引用次数可以反映静态图片加载次数,图片的尺寸反映图片加载所占用内存,根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,可以有效控制静态图集在加载时的内存资源使用量。
如图3所示,本申请提供一种图集生成方法,该图集生成方法应用于电子设备,该图集生成方法包括如下步骤:
S301、从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片。
其中,使用提取工作通过扫描工程资源的文件,找出所有可能是图形化界面中静态图片的名称和所有图片的名称的字符串。
为了保证扫描结果的正确性和可靠性,需要在程序开发时不能使用拼接的方式对静态图片进行引用,可以使用图片和代码变量采用不同的命名规则,例如:代码变量命名采用小驼峰的方式,而图片的命名采用小写字母和下划线的方式。
更具体地,如图4所示,通过解析工程资源中的配置文件,获得代码路径、UI工程的文件路径以及图片的根目录。再解析代码路径下的代码,以获得所有图片名称构成的第一图片名称集合R1和所有UI工程名称构成的第一UI工程名称集合R2。
扫描UI工程的文件路径下文件以获得UI工程的文件路径下的所有UI工程名称构成的第二UI工程名称集合R3,将第一UI工程名称集合R2和第二UI工程名称集合R3的交集R4作为被使用的UI工程名称集合,并解析被使用的UI工程的路径下文件,将所获得的被使用的UI工程所使用的图片作为静态图片。
将扫描图片根目录下文件获得所有图片名称构成的第二图片名称集合R5,将第一图片名称集合R1和第二图片名称集合R5求交集,获得所有使用的图片名称集合R6,并将使用的图片名称集合R6中静态图片对应的名称剔除,得到动态图片的名称,并根据动态图片的名称在图片根目录下提取动态图片。
通过上述设置,可以仅提出被工程资源使用的图片,而没有被使用的图片不会被制作成图集,从而减少所制作的图集在加载时的内存使用量。
S302、根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,并按照预设规则将若干张动态图片合成若干个动态图集。
在一实施例中,根据静态图片在图形化界面中的引用信息以及静态图片的尺寸信息进行分类,并将每一类静态图片合并成若干个静态图集。
其中,尺寸信息包括尺寸大小,引用信息包括引用次数和静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间。
更具体地,先根据静态图片的尺寸大小对静态图片分类,再根据静态图片的引用次数和静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间对静态图片进一步分类。
在根据静态图片的尺寸对静态图片分类时,将尺寸大于或等于第一尺寸阈值,且引用次数大于第一次数阈值的静态图片称为第一静态图片,将所有静态图片中除第一静态图片以外的静态图片称为第二静态图片。
针对每张第一静态图片,将一张第一静态图片作为一个静态图集,通过如此设置,避免将尺寸大的静态图片和尺寸小的静态图片合并成一个图集后,若仅需使用尺寸小的静态图片,仍需将尺寸大的静态图片加载至内容,单独将尺寸大的静态图片作为一个静态图集,可实现仅在尺寸大的静态图片被使用时而加载,减少图集加载时的内存使用量。
针对若干张第二静态图片,将若干张第二静态图片按照引用次数和静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间合成若干个静态图集。
在一实施例中,将引用次数大于或等于第二次数阈值若干张第二静态图片作为第一类,将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片作为第二类,将在图形化界面中的引用次数小于第一次数阈值若干张第二静态图片作为第三类。由于所获得的静态图片均是被使用UI工程所使用的静态图片,第一次数阈值最小取值为1。
针对第一类静态图片,将引用次数大于或等于第二次数阈值的若干张第二静态图片合成若干个静态图集,引用次数较高的静态图片加载次数较多,且引用次数较高的静态图片的数量通常比较小,通过将引用次数较高的第二静态图片合并成一个静态图集,可以避免反复加载引用次数较多的静态图片而影响工程资源的运行性能,且所合成的静态图集所占用的资源也比较少。
针对第二类静态图片,使用聚类算法对第二类静态图片进一步分类,也就是将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片进行聚类处理得到若干个第一图片类。并针对每个第一图片类,将一个第一图片类中若干张第二静态图片合成一个静态图集。
在一实施例中,在使用聚类算法对第二类静态图片进一步分类时具体采用如下步骤:
S3101、将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片按照第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行分类获得若干个第三图片类。
在该步骤中,将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片记为待分类图片,待分类图片至少被引用2次,也就是待分类图片的被引用画面帧有多个,将被引用画面帧完全相同的待分类图片作为一个第三图片类。
例如:有三个静态图片,依次标记为静态图片A、静态图片B以及静态图片C,静态图片A被画面帧UIa和UIb引用,静态图片B被画面帧UIa和画面帧UIc引用,静态图片C被画面帧UIa和画面帧UIc引用。
静态图片B和静态图片C的被引用画面帧完全相同,分为一个第三图片类,静态图片A分为一个第三图片类。
S3102、针对任意的两个第三图片类,比较两个第三图片类中的第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,并根据比较结果计算两个第三图片类的相似度。
在上述步骤中,任意选取两个第三图片类,将所选取的两个第三图片类中第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行比较,获得比较结果。并根据比较结果计算两个第三图片类的相似度。
在一实施例中,统计两个第三图片类中第二静态图片独有的画面帧的时间的数量,并根据所统计的数量计算两个第三图片类的相似度。
继续以上述例子描述,静态图片A与画面帧UIa和画面帧UIb对应,静态图片B和静态图片C与画面帧UIa和画面帧UIc对应,独有的画面帧为画面帧UIb和画面帧UIc,所统计的数量为2个。
S3103、根据任意的两个第三图片类的相似度对若干个第三图片类进行合并,获得若干个第一图片类。
在上述步骤中,若相似度的数值越大,标识两个第三图片类的相似度越低,则可以将相似度小于相似度阈值的两个第三图片类合并。若某一第三图片类可以和多个其他第三图片类进行两两合并,则可以将第三图片类和多个其他第三图片类合并成一个图片类。
在一实施例中,在使用聚类算法对第二类静态图片进一步分类时具体采用如下步骤:
S3201、将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片按照第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行分类,获得若干个第三图片类。
其中,该步骤已经在S3101中详细描述,此处不再赘述。
S3202、针对任意的两个第三图片类,比较两个第三图片类中的第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,并根据比较结果计算两个第三图片类的相似度。
其中,该步骤已经在S3102中详细描述,此处不再赘述。
S3203、将相似度满足预设相似度条件的第三图片类合并成若个第三图片类。
在该步骤中,若相似度的数值越大,标识两个第三图片类的相似度越低,则可以将相似度小于预设阈值的两个第三图片类合并成一个第三图片类,并删除原有两个第三图片类。
S3204、判断第三图片类满足停止循环条件,若是,进入S3025,若否,返回S3203。
在该步骤中,第三图片类满足停止循环条件包括第三图片类的数量小于预设阈值,第三图片类不满足停止循环条件包括第三图片类的数量大于或等于预设阈值。
在一实施例中,第三图片类满足停止循环条件还可以包括第三图片类的合并次数大于预设阈值,第三图片类不满足停止循环条件包括第三图片类的合并次数小于或等于预设阈值。
S3205、停止循环,并将合并后的第三图片类作为若干个第一图片类。
在该步骤中,将经过多次合并后的第三图片类作为第一图片类。
第二类的静态图片数量较多,通过对使用聚类算法对第二类静态图片进行聚类,并将聚类后的图片合并成静态图集,相较于将第二类静态图片合并成一个静态图集,可以减少静态图集的尺寸,也可以减少图集中空白区域的面积,从而减少加载改该静态图集的内存使用量。
针对第三类的静态图片,按照第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间对引用次数小于第一次数阈值的若干张第二静态图片进行分类获得若干个第二图片类。并针对每个第二图片类,将一个第二图片类中若干张第二静态图片合成一个静态图集。
第三类静态图片的引用次数较少,且数据相对比较多,则根据第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行分类,将第三类静态图片中在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间相同的第二静态图片作为一个分类,并合成一个图集,避免在加载该图集时加载过多无用图片,减少图集对内存的使用量。
在一实施例中,设置第一次数阈值为2,在图形化界面中的引用次数大于或等于第一次数阈值的静态图片为公有图片。通过如上设置,将公有图片引用次数较高的静态图片合并成一个静态图集,将公有图片中引用次数较低的静态图片进一步分类后合成若干个静态图集,将进被一次引用的静态图片根据静态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间进行分类后合成若干个静态图集,保证静态图集在加载时不会有太多不被使用的图片被加载而占用内存,从而实现优化静态图集在加载时的内存使用量,提升工程资源在运行时的性能。
在一实施例中,按照预设规则将若干张动态图片进行分类,并根据分类结果合成若干个动态图集。
更具体地,在对动态图片进行分类时,根据动态图片的尺寸大小、动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间、动态图片的功能信息对若干张动态图片进行分类。其中,动态图片的功能信息是指动态图片在图形化界面上的作用,例如:作为头像的动态图片、作为战斗内地图的动态图片等。
在一实施例中,先根据动态图片的尺寸大小对动态图片分类,再根据动态图片的功能信息以及动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间对动态图片分类。
在根据动态图片的尺寸大小对动态图片分类时,将尺寸大小大于或等于第二尺寸阈值的动态图片称为第一动态图片,将尺寸小于第二尺寸阈值的动态图片称为第二动态图片。
针对每个第一动态图片,将一个第一动态图片作为一个动态图集,单独将尺寸大的动态图片作为一个动态图集,可实现仅在尺寸大的动态图片被使用时而加载,不被使用时不加载,减少图集加载时的内存使用量。
在一实施例中,针对第二动态图片,在获得第二动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间和动态图片的功能信息后,将第二动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间相同且功能信息相同的若干张第二动态图片分为一个第三图片类。针对每个总数量大于或等于第一数量阈值的第三图片类,将一个第三图片类中若干张动态图片合并成一个动态图集。对所有总数量小于第一数量阈值的第三图片类中的动态图片进一步分类。
例如:根据第二动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间相同且功能信息对动态图片分类可以获得10类,其中,3类中动态图片的总数在20~30之间,7类的动态图片在2~5之间,则直接对总数在20~30之间的每类动态图片单独合并成一个动态图集。将动态图片在2~5之间的7类动态图片作为一个集合后重新分类。
根据第二动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间对动态图片进行分类,保证所获得动态图集在加载时其中大部分动态图片被使用,避免加载过多使用次数较少的动态图片。在根据第二动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间对动态图片进行分类基础上,根据功能信息对动态图片进行分类,可以避免所合成图集过大,而使得图集中空白过大。通过上述设置,可以提升内存有效使用率。
更具体地,对于对所有总数量小于第一数量阈值的第三图片类中的动态图片,按照各动态图片的存储路径对所有总数量小于第一数量阈值的第三图片类中的动态图片进行分类获得第四图片类。并针对每个第四图片类,将一个第四图片类中若干第二张动态图片合成一个动态图集。
通过上述设置,避免每类中动态图片的数量过少,而使得合成图集中空白过大,从而提升内存有效使用率。
S303、存储静态图集和动态图集,以供目标应用运行时进行加载。
在该步骤中,在获得若干个动态图集和若干个静态图集后,将静态图集和动态图集存储在存储单元中,以使目标应用在运行时加载静态图集和动态图集。
S304、针对每个静态图集,对静态图集中静态图片进行压缩和合并处理;针对每个动态图集,对动态图集中动态图片进行压缩和合并处理。
在该步骤中,为进一步减少静态图片或动态图片在加载时所消耗的内存资源,对各个静态图集中静态图片进行压缩后再进行合并,对各个动态图集中动态图片进行压缩后再进行合并,为保证压缩后的静态图片或动态图片的质量,可以设置最低压缩率。
在上述技术方案中,根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸将若干张静态图片合成若干个静态图集,可以有效控制静态图集在加载时的内存资源使用量。根据动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧和动态图片的功能信息对动态图片分类后合成动态图集,可以保证动态图集被加载时大部分动态图片被使用,从而提升内存的有效使用率。
本申请提供一种图集生成方法,该图集生成方法应用于电子设备,该图集生成方法包括如下步骤:
S401、使用提取工具从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片。
该步骤已经在上述实施例中详细描述,此处不再赘述。
S402、根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,并按照预设规则将若干张动态图片合成若干个动态图集。
在一实施例中,参考图5所示的分类方法对若干张静态图片进行分类:
S4101、获取静态图片的引用信息,并根据引用信息确定公共图片。
其中,从工程资源中获取静态图片的引用信息,并统计各张静态图片的引用次数。将引用次数大于1的作为公共图片。
S4102、将公用图片中每个大尺寸的静态图片单独作为一个静态图集。
其中,从公共图片中选择尺寸大于第一尺寸阈值的静态图片作为大尺寸的静态图片,并将每个大尺寸的静态图片作为一个图集保存。例如:第一尺寸阈值取512×512。
通过如上设置,虽然会造成图集出现一定的空白,但是考虑到这种图集一般不会很大,空白也不会很多,只会对包体和引用到这个图集的画面帧有一定影响,但从所有图集的角度上看,可以减少内存使用量。
S4103、将引用次数较多的静态图片打包成一个静态图集,将引用次数较少的静态图片使用聚类方法聚类后打包成若干个静态图集。
其中,通过统计某一工程资源中静态图片的引用次数,得到引用次数的分布表,如图表1所示。
表1引用次数的分布表
引用次数 | 2 | 3 | 4 | 5 | …… |
图片总数 | 684 | 278 | 107 | 61 | …… |
由表1可见,引用次数越多,图片总数就会越少,若按照引用次数分成的图片类合并图集,则可以得到一个完全没有耦合的图集,而客户端对图集的大小是有规定的,例如:1024×2048,2048×2048等,这样合成图集会出现大量的空白位置。
在一实施例中,将引用次数大于第三次数阈值的公共图片打包成一个静态图集,将引用次数在第三次数阈值和第二次数阈值之间的公共图片打包成一个静态图集,将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的公共图片进行分类后打包成若干个静态图集。
例如:将引用次数大于或等于20次静态图片合成一个512×1024的图集。将引用次数在10~20之间的静态图片合成一个1024×2048的图集,所合成的图集留有40%的空白。引用次数大于10的静态图集通过如上方式合并成图集,不会产生大的空白区域,且常驻内存也不会占用大量空间。
对于引用次数在2~10之间的静态图集,进行层次聚类,将这些图集聚合为若干个新的较大图集。具体的聚类方法包括:
将对应相同的画面帧且引用次数在2~10之间的静态图片作为一个节点集合。再计算两两节点集合之间的距离。在计算距离时,统计两个节点集合单独被引用的画面帧的数量,并根据统计的数量计算相似度,再根据两个节点集合之间的相似度对引用次数在2~10之间的静态图片进行聚类。
聚类后的具体类别数可以根据实际需求配置,下面以对某一工程资源中引用次数在2~10进行聚类后的类别数进行配置为例说明。表2为某一工程资源中引用次数在2~10进行聚类后的分布情况。
表2聚类分布情况
配置类的个数代表最终生成图集的数量,每个类中图片数量代表每张图集会被多少个画面帧引用,两个类之间的图片的交集数代表有多少个画面帧会同时引用两张图集,三个类之间的图片的交集数代表有多少画面帧会同时引用三张图集,单个图集大小是所生成的图集的最大尺寸。
当聚类为10类时,最终合成的图集大部分都为1024×1024,分布比较均匀,即使一个画面帧同时引用4个图集,也只是一张2048×2048的大小,内存占用可以接受,且最终图集个数较少,每个图集中静态图片的数量较多,图集的引用信息也会相对比较稳定。
与静态图集的合成方式不同,动态图片无法确定每个图片被图形化界面引用的情况,如图6所示,在本实施例中,具体根据如下步骤对动态图片进行分类:
S4201、根据动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间和功能信息对动态图片进行预分类。
其中,以某一游戏的工程资源为例,动态图片的功能信息分为:作为头像的图片、作为头像框的图片、作为序列帧头像框的图片、作为角色皮肤立绘的图片、作为技能卡立绘的图片、作为战斗内地图的图片、作为战斗内技能图标的图片、作为聊天表情包的图片、作为战斗内交互的图片等。
在一实施例中,将第二动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间相同且功能信息相同的若干张第二动态图片分为一个图片类。
游戏中每场战斗都是一个单独的地图场景,将战斗内地图每个场景单独合并成一个动态图集,可以保证动态图集被加载时大部分动态图片被使用,从而提升内存的有效使用率。
S4202、判断某一图片类中动态图片的数量是否大于第一数量阈值,若是,进入S4203,若否,进入S4204。
S4203、将图片类中动态图片的数量大于第一数量阈值的各图片类单独合并成动态图集。
其中,在按照上述步骤中所示的图片功能和所对应的画面帧的时间分类后,将对应同一画面帧且属于战斗内地图分类的动态图片合并成一个动态图集。将对应同一画面帧且属于战斗交互的图片的合并成一张2048×2048的大图集。
对于图片类中动态图片的尺寸比较小的情况,可以将该图片类合成尺寸比较小尺寸的动态图集。例如:针对对应同一画面帧的头像、头像框、技能卡立绘、战斗内技能图标、聊天表情包这5类图片类型,将一类图片中动态图片合并成一个512×512的动态图集,从而可以获得若干张512×512的动态图集。
S4204、将所有数量小于或等于第一数量阈值的图片类中动态图片根据存储路径进行再次分类,并根据分类结果将动态图片合并成若干个动态图集。
其中,对于动态图片的数量比较小的动态图片类,将这些动态图片类中动态图片放到一个动态图集中,并将该动态图集中位于同一存储路径下的动态图片作为一类,合并成一个512×512的动态图集。剩余动态图片按照存储路径分类后可以形成比较稳定的图集,保证修改任一张动态图片不会影响到其他的图集。
S403、存储静态图集和动态图集,以供目标应用运行时进行加载。
在该步骤中,在获得若干个动态图集和若干个静态图集后,将静态图集和动态图集存储在存储单元中,以使目标应用在运行时加载静态图集和动态图集。
S404、针对每个静态图集,对静态图集中静态图片进行压缩和合并处理。针对每个动态图集,对动态图集中动态图片进行压缩和合并处理。
在该步骤中,若判断所生成的静态图集或者动态图集中空白区域的面积超过预设面积阈值时,可以将静态图片或者动态图片压缩后再合成图集。例如:静态图集中空白区域所占比例超过30%,则将静态图片压缩后再合成图集。
通过将某一工程资源内静态图片或者动态图片合成图集时,发现有些图集会有大概40%的空白,比如某一个图集打出来是1024×2048大小,但是有大块空白区域,在这种情况下,可以将静态图片或者动态图片压缩后再合成图集。
为保证静态图集或者动态图集中图片质量,压缩率不得小于0.8,在确定图片压缩率时,可以依次使用0.95、0.9、0.85、0.8倍压缩对图集中图片重新合成,选择空白区域最小的压缩率作为最终压缩率。
如图7所示,在未压缩前,对静态图片合成形成图集1,图集1的大小为1024×2048,经过压缩后再合成得到图集2,图集2的大小为1024×1024,通过压缩处理,可以减少图集中空白区域的面积,从而可以提升内存的有效使用率。
在上述技术方案中,根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸将若干张静态图片合成若干个静态图集,可以有效控制静态图集在加载时的内存资源使用量。根据动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧和动态图片的功能信息对动态图片分类后合成动态图集,可以保证动态图集被加载时大部分动态图片被使用,从而提升内存的有效使用率。
如图8所示,本申请一实施例提供一种图集生成装置500,该装置包括:
获取模块501,用于从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片;
处理模块502,用于根据若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及若干张静态图片的尺寸信息将若干张静态图片合成若干个静态图集,并按照预设规则将若干张动态图片合成若干个动态图集;
处理模块502,用于存储静态图集和动态图集,以供目标应用运行时进行加载。
在一实施例中,引用信息包括引用次数和静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,尺寸信息包括尺寸大小;处理模块502,具体用于:
从若干张静态图片中筛选出若干张第一静态图片和若干张第二静态图片,其中,第一静态图片包括尺寸大小大于或等于第一尺寸阈值,且引用次数大于第一次数阈值的静态图片,第二静态图片包括除第一静态图片以外的静态图片;
针对每张第一静态图片,将一张第一静态图片作为一个静态图集;
将若干张第二静态图片按照引用次数和第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间合成若干个静态图集。
在一实施例中,处理模块502,具体用于:
将引用次数大于或等于第二次数阈值的若干张第二静态图片合成若干个静态图集;
将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片进行聚类处理得到若干个第一图片类;并针对每个第一图片类,将一个第一图片类中若干张第二静态图片合成一个静态图集;
将引用次数小于第一次数阈值的若干张静态图片按照第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行分类获得若干个第二图片类;并针对每个第二图片类,将一个第二图片类中若干张第二静态图片合成一个静态图集;
其中,第二次数阈值大于第一次数阈值。
在一实施例中,处理模块502,具体用于:
将引用次数在第二次数阈值和第一次数阈值之间的若干张第二静态图片按照第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行分类,获得若干个第三图片类;
针对任意的两个第三图片类,比较两个第三图片类中的第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,并根据比较结果计算两个第三图片类的相似度;
根据任意的两个第三图片类的相似度对若干个第三图片类进行合并,获得若干个第一图片类。
在一实施例中,处理模块502,具体用于:
循环执行将相似度满足预设相似度条件的第三图片类合并成若个第三图片类,比较两个第三图片类中的第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,并根据比较结果计算合并后的若干第三图片类和剩余的第三图片类之间的相似度,直至第三图片类满足停止循环条件时停止循环,并将合并后的第三图片类作为若干个第一图片类。
在一实施例中,工程资源包括:代码文件和UI工程文件;获取模块501,具体用于:
使用提取工具提取代码文件中所有的UI工程名称,以获得第一UI名称集合;
使用提取工程提取UI工程文件中所有的UI工程名称,以获得第二UI工程名称集合;
将第一UI名称集合和第二UI名称集合的交集中的UI工程名称对应的UI工程作为被使用的UI工程;并将被使用的UI工程中所使用的图片作为静态图片。
在一实施例中,获取模块501,具体用于:
使用提取工具提取代码文件中所有的图片名称,以获得第一图片名称集合;
使用提取工具提取工程资源的图片根目录下所有图片的名称,以获得第二图片名称集合;
将第一图片名称集合和第二图片名称集合的交集中的图片名称作为被使用的图片名称;
从被使用的图片名称中去除静态图片的名称,以获得动态图片的名称,并根据动态图片的名称从图片根目录下提取动态图片。
在一实施例中,处理模块502,具体用于:
从若干张动态图片中提取若干张第一动态图片和若干张第二动态图片;其中,第一动态图片包括尺寸大小大于或等于第二尺寸阈值的动态图片,第二动态图片包括尺寸大小小于第二尺寸阈值的动态图片;
针对每张第一动态图片,将一张第一动态图片作为一个动态图集;
根据第二动态图片的功能信息和第二动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间将若干张第二动态图片合成若干个动态图集。
在一实施例中,处理模块502,具体用于:
根据第二动态图片的功能信息和第二动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间对若干张第二动态图片进行分类,获得若干个第三图片类;
针对每个总数量大于或等于第一数量阈值的第三图片类,将一个第三图片类中若干张动态图片合并成一个动态图集。
在一实施例中,处理模块502,还用于:
对所有总数量小于第一数量阈值的第三图片类中的第二动态图片,按照各动态图片的存储路径进行分类获得第四图片类;
针对每个第四图片类,将一个第四图片类中若干个动态图片合成一个动态图集。
在一实施例中,处理模块502,具体用于:
将第二动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间相同且功能信息相同的若干张第二动态图片分为一个图片类。
在一实施例中,处理模块502还用于:
针对每个静态图集,对静态图集中静态图片进行压缩和合并处理;
针对每个动态图集,对动态图集中动态图片进行压缩和合并处理。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。
Claims (15)
1.一种图集生成方法,其特征在于,包括:
从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片;
根据所述若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及所述若干张静态图片的尺寸信息将所述若干张静态图片合成若干个静态图集,并按照预设规则将所述若干张动态图片合成若干个动态图集;
存储所述静态图集和所述动态图集,以供目标应用运行时进行加载。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述引用信息包括引用次数和所述静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,所述尺寸信息包括尺寸大小;
根据所述若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及所述若干张静态图片的尺寸信息将所述若干张静态图片合成若干个静态图集,具体包括:
从所述若干张静态图片中筛选出若干张第一静态图片和若干张第二静态图片,其中,所述第一静态图片包括尺寸大小大于或等于第一尺寸阈值,且引用次数大于第一次数阈值的静态图片,所述第二静态图片包括除第一静态图片以外的静态图片;
针对每张所述第一静态图片,将一张所述第一静态图片作为一个静态图集;
将若干张第二静态图片按照所述引用次数和所述第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间合成若干个静态图集。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,将若干张第二静态图片按照所述引用次数和所述第二静态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间合成若干个静态图集,具体包括:
将引用次数大于或等于第二次数阈值的若干张第二静态图片合成若干个静态图集;
将引用次数在所述第二次数阈值和所述第一次数阈值之间的若干张第二静态图片进行聚类处理得到若干个第一图片类;并针对每个第一图片类,将一个所述第一图片类中若干张第二静态图片合成一个静态图集;
将引用次数小于所述第一次数阈值的若干张静态图片按照所述第二静态图片在所述图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行分类获得若干个第二图片类;并针对每个第二图片类,将一个所述第二图片类中若干张第二静态图片合成一个静态图集;
其中,所述第二次数阈值大于所述第一次数阈值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,将引用次数在所述第二次数阈值和所述第一次数阈值之间的若干张第二静态图片进行聚类处理得到若干个第一图片类,具体包括:
将引用次数在所述第二次数阈值和所述第一次数阈值之间的若干张第二静态图片按照所述第二静态图片在所述图形化界面中显示时对应的画面帧的时间进行分类,获得若干个第三图片类;
针对任意的两个第三图片类,比较所述两个第三图片类中的第二静态图片在所述图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,并根据比较结果计算所述两个第三图片类的相似度;
根据任意的所述两个第三图片类的相似度对所述若干个第三图片类进行合并,获得所述若干个第一图片类。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据任意的所述两个第三图片类的相似度对所述若干个第三图片类进行合并,获得所述若干个第一图片类,具体包括:
循环执行将相似度满足预设相似度条件的第三图片类合并成若个第三图片类,比较两个第三图片类中的第二静态图片在所述图形化界面中显示时对应的画面帧的时间,并根据比较结果计算合并后的若干第三图片类和剩余的第三图片类之间的相似度,直至所述第三图片类满足停止循环条件时停止循环,并将合并后的第三图片类作为所述若干个第一图片类。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法,其特征在于,所述工程资源包括:代码文件和UI工程文件;所述从工程资源中提取若干张静态图片,具体包括:
使用所述提取工具提取代码文件中所有的UI工程名称,以获得第一UI名称集合;
使用所述提取工程提取UI工程文件中所有的UI工程名称,以获得第二UI工程名称集合;
将所述第一UI名称集合和所述第二UI名称集合的交集中的UI工程名称对应的UI工程作为被使用的UI工程;并将所述被使用的UI工程中所使用的图片作为所述静态图片。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述从工程资源中提取若干张动态图片,具体包括:
使用所述提取工具提取代码文件中所有的图片名称,以获得第一图片名称集合;
使用所述提取工具提取所述工程资源的图片根目录下所有图片的名称,以获得第二图片名称集合;
将所述第一图片名称集合和所述第二图片名称集合的交集中的图片名称作为被使用的图片名称;
从所述被使用的图片名称中去除静态图片的名称,以获得动态图片的名称,并根据所述动态图片的名称从所述图片根目录下提取动态图片。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,按照预设规则将所述若干张动态图片合成若干个动态图集,具体包括:
从所述若干张动态图片中提取若干张第一动态图片和若干张第二动态图片;其中,所述第一动态图片包括尺寸大小大于或等于第二尺寸阈值的动态图片,所述第二动态图片包括尺寸大小小于所述第二尺寸阈值的动态图片;
针对每张所述第一动态图片,将一张所述第一动态图片作为一个动态图集;
根据所述第二动态图片的功能信息和所述第二动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间将所述若干张第二动态图片合成若干个动态图集。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,根据所述第二动态图片功能信息和所述第二动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间将所述若干张第二动态图片合成若干个动态图集,具体包括:
根据所述第二动态图片的功能信息和所述第二动态图片在图形化界面中显示时对应的画面帧的时间对若干张第二动态图片进行分类,获得若干个第三图片类;
针对每个总数量大于或等于第一数量阈值的第三图片类,将一个第三图片类中若干张动态图片合并成一个动态图集。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所有总数量小于第一数量阈值的第三图片类中的第二动态图片,按照各动态图片的存储路径进行分类获得第四图片类;
针对每个所述第四图片类,将一个所述第四图片类中若干个动态图片合成一个动态图集。
11.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,根据所述图形化界面的标识信息和所述功能信息对若干张第二动态图片进行分类获得若干个第三图片类,具体包括:
将所述第二动态图片在图形化界面上显示时对应的画面帧的时间相同且功能信息相同的若干张第二动态图片分为一个图片类。
12.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
针对每个静态图集,对所述静态图集中静态图片进行压缩和合并处理;
针对每个动态图集,对所述动态图集中动态图片进行压缩和合并处理。
13.一种图集生成装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于从工程资源中提取若干张静态图片和若干张动态图片;
处理模块,用于根据所述若干张静态图片在图形化界面中的引用信息以及所述若干张静态图片的尺寸信息将所述若干张静态图片合成若干个静态图集,并按照预设规则将所述若干张动态图片合成若干个动态图集;
处理模块,用于存储所述静态图集和所述动态图集,以供目标应用运行时进行加载。
14.一种电子设备,包括:存储器,处理器;
存储器;用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行如权利要求1至12中任意一项所述的图集生成方法。
15.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至12中任意一项所述的图集生成方法。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015088317A1 (en) * | 2013-12-11 | 2015-06-18 | Mimos Berhad | System and method for dynamic update through runtime injection |
US20160110215A1 (en) * | 2012-11-29 | 2016-04-21 | International Business Machines Corporation | Replacing virtual machine disks |
EP3026919A1 (en) * | 2013-07-22 | 2016-06-01 | Fuzz Inc. | Image generation system and image generation-purpose program |
WO2018113725A1 (zh) * | 2016-12-21 | 2018-06-28 | 北京奇虎科技有限公司 | 加载图片资源的方法、装置、程序及介质 |
CN108595239A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-09-28 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图片处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质 |
CN108737895A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-02 | 北京酷我科技有限公司 | 一种静态图片合成防伪视频的方法 |
WO2019019635A1 (zh) * | 2017-07-25 | 2019-01-31 | 平安科技(深圳)有限公司 | 动态图的生成装置、方法及计算机可读存储介质 |
CN111026493A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-04-17 | 网易(杭州)网络有限公司 | 界面渲染的处理方法和装置 |
CN111063001A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-24 | 北京金山安全软件有限公司 | 图片合成方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN111292387A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-16 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 动态图片的加载方法、装置、存储介质及终端设备 |
CN111859213A (zh) * | 2020-06-08 | 2020-10-30 | 微民保险代理有限公司 | 动态图形生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112764854A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-05-07 | 广州虎牙科技有限公司 | 图文混合显示方法以及相关装置、设备 |
-
2021
- 2021-06-21 CN CN202110688086.1A patent/CN113419802B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160110215A1 (en) * | 2012-11-29 | 2016-04-21 | International Business Machines Corporation | Replacing virtual machine disks |
EP3026919A1 (en) * | 2013-07-22 | 2016-06-01 | Fuzz Inc. | Image generation system and image generation-purpose program |
WO2015088317A1 (en) * | 2013-12-11 | 2015-06-18 | Mimos Berhad | System and method for dynamic update through runtime injection |
WO2018113725A1 (zh) * | 2016-12-21 | 2018-06-28 | 北京奇虎科技有限公司 | 加载图片资源的方法、装置、程序及介质 |
WO2019019635A1 (zh) * | 2017-07-25 | 2019-01-31 | 平安科技(深圳)有限公司 | 动态图的生成装置、方法及计算机可读存储介质 |
CN108595239A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-09-28 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图片处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质 |
CN108737895A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-02 | 北京酷我科技有限公司 | 一种静态图片合成防伪视频的方法 |
CN111026493A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-04-17 | 网易(杭州)网络有限公司 | 界面渲染的处理方法和装置 |
CN111063001A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-24 | 北京金山安全软件有限公司 | 图片合成方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN111292387A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-16 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 动态图片的加载方法、装置、存储介质及终端设备 |
CN111859213A (zh) * | 2020-06-08 | 2020-10-30 | 微民保险代理有限公司 | 动态图形生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112764854A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-05-07 | 广州虎牙科技有限公司 | 图文混合显示方法以及相关装置、设备 |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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