首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

平铺/ pytmx -在不同地图中为相同图像获取相同gid的问题

平铺/ pytmx是一个用于处理平铺地图的Python库。它提供了一种在游戏开发中加载和处理平铺地图的简单方法。

平铺地图是由一组小图块(tiles)组成的地图,这些小图块可以在不同的位置进行排列以创建整个地图。每个小图块都有一个全局唯一的图块ID(gid),用于标识该小图块在地图中的位置。

在不同地图中获取相同gid的问题是指在不同的地图中,如何根据gid获取相同的小图块。解决这个问题的关键是理解gid是如何分配和管理的。

在pytmx中,地图数据通常存储在一个TMX文件中,该文件使用XML格式描述地图的结构和属性。在TMX文件中,每个小图块都有一个唯一的gid,该gid是根据小图块在地图集(tileset)中的位置计算得出的。

要在不同地图中获取相同gid的小图块,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 加载地图数据:使用pytmx库加载TMX文件,获取地图数据对象。
  2. 获取地图集信息:从地图数据对象中获取地图集信息,包括地图集中的小图块和它们的gid。
  3. 根据gid获取小图块:根据需要获取的gid,在地图集中查找对应的小图块。
  4. 使用小图块:将获取到的小图块用于绘制地图或进行其他操作。

在实际应用中,平铺/ pytmx可以用于游戏开发、地图编辑器等领域。它提供了一种方便的方式来加载和处理平铺地图,使开发者能够更轻松地创建复杂的游戏世界。

腾讯云没有直接相关的产品或服务与平铺/ pytmx相关,但可以使用腾讯云的云服务器(CVM)来部署和运行使用pytmx库的应用程序。您可以通过以下链接了解腾讯云云服务器的相关信息:腾讯云云服务器

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

iOS多边形马赛克实现(上)

手指在屏幕上移动时候,我们可以通过UIRespondertouch事件回调获得手指移动路径上点,但这些点在各个机型上回调间隔并不相同较差机型上,如果手指移动过快,获取点是十分稀疏。...试想一下,六边形马赛克和三角形马赛克平铺规律有挺大差别,甚至直角三角形和等边三角形平铺规则也完全不同,如何找到一种通用方式将多边形铺满整张图片并计算像素平均颜色,是首先需要考虑问题。...为了考虑算法通用性,以便于用独立素材模式实现各种图案平铺。我把过程拆解以下几个步骤 找到最小重复单元 比如六边形最小平铺单元是六边形本身,而直角三角形最小重复单元是一个正方形。...考虑到平铺单元本身会缩放以实现不同大小马赛克,这里间距参数需定义一个以最小重复单元实际宽高基准相对值。...和正方形马赛克类似,计算完后将该区域赋值,就生成了全图马赛克图层。 图像预处理部分完成。第二、三步手指移动时进行插值和贴图,与上面正方形马赛克相同,这里就不赘述了。

4K110

AI张量世界,直面维度灾难

谷歌TPU v1:256*256脉冲阵列概述中,笔者解决了方形脉动阵列可扩展性问题。自此,使用多个小型脉动阵列似乎成了主流。...当接近裸金属时,张量应该保持张量形式,并保持平铺结构和完整特征图中数据局部性。 此外,必须解决输入特征图和输出特征图中都存在局部模式。...由于张量中维度灾难,即使每个维度张量包都很小时,上述张量包运行也能发挥很大作用。它可以张量块中迭代或并行运行,来解决更严峻问题。该方法将在下文中半正式详细阐述。...瓦片图中和MM相同并行性和数据共享模式保持完整。 同一特征图中,输出瓦片图卷积核相同,但输入瓦片图不同输出维度中,输出瓦片图输入瓦片图相同,但卷积核不同。...张量递归划分 计算单元中,张量包是基本单元。为了保留tile函数间数据位置和平铺结构,完整张量、张量包和张量块之间引入一个中间块,以完整涵盖想要放到芯片上张量包。

94901
  • 如何实现高速卷积?深度学习库使用了这些「黑魔法」

    本文假设CNN中张量使用NCHW存储顺序,即如果HxW 图像blockN,通道数C,则具备相同N所有图像是连续,同一block内通道数C相同所有像素是连续,等等。 ?...如果我们将滤波器展开2-D矩阵,将输入块展开另一个2-D矩阵,则将两个矩阵相乘可以得到同样数字。与CNN不同,近几十年来矩阵相乘已经得到广泛研究和优化,成为多个科学领域中重要问题。...出于视觉简洁考虑,此处将每个图像块作为独立个体进行展示。而在现实中,不同图像块之间通常会有重叠,因而im2col可能导致内存重叠。...随着矩阵规模越来越大,内存成为更加严重问题,而性能也会继续逐渐下降。你看到图中剧烈下跌了吗?这表示当矩阵太大无法适应缓存时,吞吐量突然下跌。 缓存 RAM是大存储空间,但速度较慢。...平铺,然后将每个平铺进一步分解8x24平铺

    1K30

    机器学习 学习笔记(23) 卷积网络

    例如在处理图像时,卷积网络第一层进行图像边缘检测是很有用相同边缘或多或少散落在图像各处,所以应当对整个图像进行参数共享。...一些理论工作对于不同情况下使用哪种池化函数给出了一些指导,将特征一起动态池化也是可行,例如,对感兴趣特征位置运行聚类算法,这种方法对于每幅图像产生一个不同池化区域集合。...局部连接层与平铺卷积层都和最大池化有一些有趣关联:这些层探测单元都是由不同过滤器驱动。如果这些过滤器能够学会探测相同隐含特征不同变换形式,那么最大池化单元对于学得变换就具有不变性。...一些情况下,不同大小输入通过前向传播过程能够得到相同大小输出映射,所以必须明确告知转置运算原始输入大小。...对于局部连接层,很自然对每个单元都给定它特有的偏置,对于平铺卷积,也很自然用于核一样平铺模式来共享参数。

    1.3K31

    Unity 水、流体、波纹基础系列(二)——方向流体(Directional Flow)

    制作方法与其他纹理相同,但图案不同,并且导数相对于高度数据缩放比例0.025。 ? (涟漪用导数高度贴图) 导入纹理,确保它不在sRGB模式下,并将其用于扭曲效果。 ?...3 瓦片化流体 扭曲方法存在一个暂时性问题,因为我们被迫在某个时候重置扭曲,以保持模式不变。通过跨时间两个不同阶段之间进行融合来隐藏了这一点而已。定向方法也存在此问题,但是性质不同。...接下来,我们必须再次正确混合单元。这可以通过用 | 2t-1 |替换 实现,将其变为瓦片两侧零而在中间1三角波。 ?...我们可以通过为恒定平铺和调制平铺都设置一个属性,以与缩放高度相同方式执行此操作。我将恒定平铺设置3,将调制平铺设置50。调制平铺必须设高以补偿低流速。 ? ?...(网格分辨率3) 现在,可以清楚看到较暗或较亮图块。这是由于每个瓦片流速不同所致。但这不是最有问题部分。我们可以使用黑色消除这种情况。 ? (黑色) 当你注意镜面反射时,仍然可以看到网格。

    4.3K50

    使用PygamePython游戏中放置平台【Gaming】

    你所学到适用于Pygame,除了Pygame中,游戏世界坐标位于屏幕左上角而不是中间,这可能是你几何类中习惯。 x轴最左边0处开始,无限向右边扩展。...平铺游戏世界被认为是比较容易制作,因为你只需要在前面画几个方块,就可以一遍又一遍使用它们来创建游戏中每个平台。...OpenGameArt.org这样网站上,你甚至可以使用一些平铺块。 这个平台等级与前面几节中提供等级相同。...例如,您可以创建一个X和Y值列表来指定每个平铺应放置何处,然后使用循环获取每个值并绘制一个平铺。...本例中,只有三个平台被定义ploc.append语句,但您游戏可能需要更多,因此请根据需要定义任意多个平台。当然,有些还不会出现,因为它们离屏幕很远,但一旦实现滚动,它们就会出现在视图中

    2.6K40

    Unity 水、流体、波纹基础系列(一)——纹理变形(Texture Distortion )

    但是,由于我们仍在使用相当接近对称大跳跃,因此可以将移动解释向多个方向移动,具体取决于你对图像聚焦方式。如果你改了变焦点的话,则很容易就无法确定方向。...使流动与平铺无关而保持相同,我们必须在流动后但在添加B相偏移之前将其应用于UV。因此需要在FlowUVW中完成,这意味着我们函数需要一个平铺参数。 ?...但是我们不需要原始法线向量,因此我们也可以通过将导数存储图中而不是用法线来跳过转换。 导数贴图工作方式与法线贴图相同不同之处在于它包含X和Y维度上高度导数。...(常数加调制后强度) 4.5 流量速度+ 与其着色器中计算流速,不如将其存储流程图中。...尽管采样过程中滤波可以非线性地改变矢量长度,但是只有在对两个非常不同矢量进行插值时,这种差异才会变得很明显。只有当我们流体贴图中方向突然改变时,情况才会如此。

    4.1K21

    2020CVPR | ATSS——最新技术目标检测(文末源码下载)

    ,自适应根据统计信息来选取合适正负训练样本; 关于label assign上限问题。...01 创新 基于上述分析区别,先指出了anchor-based检测与anchor-free检测本质区别; 提出了一种自适应训练样本选择(ATSS),根据目标的统计特征自动选择正样本和负样本; 讨论了图像上每个位置平铺多个...这两种方法首先在图像平铺大量预设锚定,然后预测锚定类别并对锚定坐标进行一次或多次细化,最后将这些细化后锚定作为检测结果输出。...RetinaNet每个位置平铺多个锚定框,而FCOS每个位置平铺一个锚定点1;(2) 正样本和负样本定义。...此外,当作者将锚定比例尺或纵横比数量从3更改为1时,结果几乎不变。换言之,只要正确选择正样本,无论每个位置平铺多少锚,结果都是相同

    1.1K30

    深度学习基础知识(二)--- 卷积操作与池化操作

    图中S卷积核;x特征值;每个卷积核接受2个位置输入, 但是参数a,b一直重复使用,相当于是同一个卷积核在从左往右遍历 ②局部连接 有时候也称为非共享卷积,因为它和具有一个小核理算卷积运算很像,...图中S卷积核;x特征值;每个卷积核都有各自参数 ③平铺卷积 是介于局部卷积 和 标准卷积之间,与局部卷积相同地方在于,相邻单元具有不同参数, 与其区别在于, 会有t个不同卷积核循环使用,也就是说相隔...图中S卷积核;x特征值;相邻卷积核都有各自参数; 但每隔t个(图中t=2)卷积核,参数就会重复使用 ④全连接层 ?...图中S卷积核;x特征值;每条边都有各自参数,但是它感受野是全部x特征,并不是局部连接。 5、池化操作 池化函数使用某一位置相邻输出总体统计特征来代替网络该位置输出。...池化对于不同大小输入具有重要作用。例如我们想对不同大小图像进行分类时,分类层输入必须是固定大小, 而这通常通过调整池化区域偏置大小来实现,这样分类层总是能接收到相同数量统计特征。

    2.3K20

    新目标检测框架 | 基于改进one-shot目标检测

    由于这两种方法基本相似性,结果表明,这两种方法通过将新类support图像作为条件处理,可以与条件目标检测模型相等。 然后,研究者就提出了将检测问题更好命名为one-shot条件目标检测。...而目标检测是检测所有属于训练类别的对象,不能检测看不见类对象;其次,这两种方法有不同训练方式。条件目标检测训练是基于support和query图像对。...而目标检测是标准监督学习,并有足够训练样本;第三,这两种方法有不同评价标准,各种support和query图像对上评估了条件目标检测模型,而目标检测模型则在许多检测图像上进行了评估。...features具有与query features相同空间大小,因此F可以连接平铺support features来查询特征。...扫码关注 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码主页获取加入方式 论文下载 | 回复“OSCD”获取代码

    98430

    基础渲染系列(三)多样化表现——组合纹理

    现在,我们将采样颜色暂时存储临时变量中。 ? 可以通过引入平铺纹理来增加纹理像素密度。让我们简单执行第二个纹理样本,该样本平铺度是原始样本十倍。实际上应该替换原始颜色,这里暂时不添加。 ?...然后,它会尽可能高效重组所有内容。 现在放回第二个采样×10 UV坐标。我们最终将看到大型和小型网格结合。 ? (将两个不同图块相乘) 由于纹理样本不再相同,因此编译器也必须使用其中两个。...因此,有意义是将更多数字位用于较暗值而不是较亮值。指数运算可以通过较大范围内拉伸较低值,同时压缩较高值来实现此目的。 sRGB是使用最广泛图像颜色格式。...但是,如果你材质外观不统一,或者你不想在各处使用相同细节时候呢。 考虑一个大地形。它可以有草,沙,岩石,雪等。你希望近距离详细描述那些地形类型。...但这会需要我们将更多数据从顶点传递到片段着色器,或计算像素着色器中UV调整。但是通常地形所有纹理平铺相同。而且,Splat贴图完全没有平铺。因此,我们只需要一个平铺和偏移来控制实例。

    2.6K10

    前端网页制作秘密武器之盒模型边框

    1 引言 盒模型是CSS一种基础设计模式,定义了Web页面中元素是如何被看作盒子来解析,而每一个盒子又有不同展示方法接下来我们将详细介绍一下边框高级属性:圆角边框、图像边框。...如果任意一值0,这个角则为矩形,不会是圆。值不能为负值。 (2) 图像边框 boeder-image专门用于图像边框处理,它强大之处在于能够灵活分割图像,并应用于边框。...允许负值。 :设置或检索对象边框背景图扩展。该属性用于指定边框图像向外扩展所定义数值,即如果值10px,则图像在原本基础上往外延展10px再显示。...:设置或检索对象边框图像平铺方式。该属性用于指定边框背景图填充方式,可定义0~2个参数值,即水平和垂直方向。...如果两个值相同,可合并成一个,表示水平和垂直方向都用相同方式填充边框背景图。如果两个值都为stretch,则可省略不写。

    1.1K10

    学习 PixiJS — 视觉效果

    平铺精灵 平铺精灵是一种特殊精灵,可以一定范围内重复一个纹理。你可以使用它们创建无限滚动背景效果。...(texture, width, height); 参数: 名称 默认值 描述 texture 平铺精灵纹理 width 100 平铺精灵宽度 height 100 平铺精灵高度 除此之外,平铺精灵具有与普通精灵所有相同属性...因为你可以移动纹理位置,所以你可以使用平铺精灵创建无缝滚动背景。这对于许多类型游戏都非常有用。让我们来看看如何做到这一点。 首先,从无缝平铺图像开始。无缝图像是图案各方面匹配图像。...就是同一位置层叠多个这样平铺精灵,并使看上去更远图像移动得比更近图像慢。就像下面这个示例一样! 两张用于做平铺精灵图像: ?...Pixi 会自动调整像素密度,以匹配运行内容设备分辨率。你所要做就是高分辨率和低分辨率提供不同图像,Pixi 将帮助你根据当前设备像素比选择正确图像

    3.2K40

    ICCV2023 SOTA U-BEV:基于高度感知鸟瞰图分割和神经地图重定位

    图1:,U-BEV 提出了一种新环境图像 BEV 表示方法, SD 地图数据中实现了高效神经重定位。 2. 方法详解 本方案完整算法是SD地图中定位一组环视图像。...特征提取:我们使用轻量级预训练EfficientNet backbone从所有6张图像中提取不同分辨率特征,这在较小模型中是常见方法。...因此,我们将高度预测任务设置分类问题,仅使用 b=[−0.5,0,0.5,1,2,3] 作为bin。...重定位方面,作者通过比较不同方法不同距离召回准确率(1m, 2m, 5m, 10m)上表现,发现U-BEV相较于其他基于BEV方法和当代基于BEV重定位方法,10m上召回准确率提高了26.4%...图6 定位过程输入和输出示例,包括环绕图像、局部BEV、局部BEV和地图块神经编码、预测可能性以及结果可视化。可视化中,蓝十字地面真实姿态,红十字预测姿态。 4.

    58830

    CVPR2022:局部和全局知识蒸馏用于目标检测(源代码开源)

    知识蒸馏是一种将大型教师网络中信息继承到一个紧凑学生网络中,并在推理过程中不增加额外成本而获得强大性能方法。然而,大多数蒸馏方法都是图像分类而设计,这导致了目标检测微小提升。...局部蒸馏不仅可以分离前景和背景,还可以使学生网络更好关注教师网络特征图中重要信息。全局蒸馏弥合了学生和教师全局上下文之间差距。 大多数检测器都使用FPN来利用多尺度语义信息。...一般来说,特征蒸馏可以表述: 这种方法对所有部分都一视同仁,缺乏对不同像素之间全局关系蒸馏。为了克服上述问题,研究者提出了FGD,它包括局部蒸馏和全局蒸馏,如上图。这里我们将详细介绍新方法。...Binary Mask 将图片前景信息和背景信息进行分离,GT里像素是前景,标1,不在则统统标0; Scale Mask 是为了处理蒸馏过程中目标尺寸问题——大目标占有的像素多,损失中占比也就高...FGFI只能应用于基于anchor探测器。†意思是使用继承策略。我们使用GIOULoss、norm-on-bbox和center-sampling等技巧训练FCOS,这与GID相同

    77030

    SSD: Single Shot MultiBox Detector

    预测时,网络产生置信度,认为每个先验对应感兴趣目标,并对先验进行调整,以便更好匹配目标的形状。此外,该网络结合了来自具有不同分辨率多个特征图预测,以自然地处理不同大小目标。...然而,目标检测是一个更困难问题,因为除了对目标进行分类外,还需要对图像所有目标实例进行定位。基于区域卷积神经网络(R-CNN)或其更快版本将检测作为目标建议分类问题,然后回归边界框坐标。...SSD先验具有不同宽高比和比例,密集分布特征图中所有位置,因此可以覆盖不同对象形状,而不是YOLO或OverFeat,后者使用更严格基于网格平铺。...这种标准化确保了整个图像区域是单元框,这样我们就可以安全比较坐标,而不用担心不同输入图像大小。...为了处理不同目标尺度,一些方法建议将图像转换成不同尺寸,然后分别处理每个尺寸,然后将结果组合起来。然而,通过一个网络中使用来自多个不同特征图,我们可以模拟相同效果。

    1.9K10

    AMP并发编程概述

    ,该视图称为平铺视图。...amp中使用tile来划分维数n1,n2二维网格,一个网格相对于全部网格位置以向量形式储存在idx.global中,使用idx.global[i]来获取第i分量,一个元素相对于网格位置以向量形式储存在...属性和不同idx.local属性,每个线程根据自己idx.local来修改总共4个值中一个值,这里grid就是一个全局变量。...相同网格(即相同idx.global)拥有相同且唯一grid,而不同网格grid是不同。 tile_static最好在平铺图中定义,如果你没有使用平铺视图,则会发出警告。...数学计算与图形计算 前面已经说过AMP中无法使用sqrt等数学函数,但是AMP已经我们提供了数学库与图形库,可以方便拿来使用。

    72710

    基础渲染系列(二)——着色器

    而且由于这些编译器不完全相同,因此每个平台最终可能会有不同结果。例如,我们空程序可以OpenGL和Direct3D 11上正常运行,但是Direct3D 9时会失败。...因此,图像左侧0,一半处1/2,右侧1。V坐标垂直方向上工作方式相同。它从下到上增加,但Direct3D除外,它从上到下。但你几乎不需要担心这种差异。...这是通过接缝上具有重复顶点来实现,除了它们U坐标外,这些顶点是相同。 ? ? (UV作为颜色,正面和上方) 4.2 添加纹理 要添加纹理,你需要导入图像文件。...这意味着边缘以外像素与边缘上像素相同。当设置repeat时,UV会环绕。这意味着边缘以外像素与纹理相反侧像素相同。默认模式是重复纹理,从而使其平铺。...粗略说,当事物不同方向上看起来相似时,则各向同性。例如,无特征立方体。如果不是这种情况,则是各向异性。例如,一块木头,因为它纹理沿一个方向而不是另一个方向。

    3.9K20

    Python Seaborn (5) 分类数据绘制

    备注:你甚至可以理解这一章都是具体学习 factorplot() 函数,快速、直接、功能强大绘图函数谁不爱? ?...分类散点图 显示分类变量级别中某些定量变量一种简单方法使用 stripplot(),它会将分散图概括其中一个变量是分类: ? 条纹图中,散点图通常将重叠。这使得很难看到数据完整分布。...除了颜色之外,还可以使用不同散点图标记来使黑色和白色图像更好绘制。 您还可以完全控制所用颜色: ?...这使得很容易看出主要关系如何随着第二个变量变化而变化,因为你眼睛很好收集斜率差异: ? 为了使能够黑白中重现图形,可以使用不同标记和线条样式来展示不同 hue 类别的层次: ?...由于分类图广义 API,它们应该很容易应用于其他更复杂上下文。 例如,它们可以轻松与 PairGrid 结合,以显示多个不同变量之间分类关系: ?

    4K20

    【黑马程序员pink名师讲CSS】学好CSS有这一篇就够了(CSS笔记)

    问题好 因为多个类选择器里可能有几个样式是相同,就可以将这些共同样式单独写到一个类选择器中, 这样一来不用重复做无用功(初次书写和修改),二来可以避免代码冗余....谷歌浏览器默认字体大小16px 不同浏览器默认字体大小不一致,所以我们尽量给一个明确值,不要采用浏览器默认值 我们可给body标签设置字体大小,但是标签标题文字大小不受影响,要单独设置...,这里ul和li都可以不写,但是建议一层一层写上 子选择器:只选择符合条件所有儿子 P101.并集选择器 并集选择器可以选择多组标签,同时他们定义相同样式 ...开头,空格隔开 background: 背景颜色 背景图片地址 背景平铺 背景图像固定 背景图片位置 background: black url(.....css有三个非常重要三个特性:层叠性,继承性,优先级 一.层叠性(覆盖性) 给相同选择器给设置相同样式,此时一个样式就会覆盖另一个冲突样式.层叠性主要解决样式冲突问题.

    2.3K20
    领券