Avtomatska obdelava tileset slik - 3877 ločenih objektov in TSX datotek

- Ustvarjen skript za ločevanje objektov iz tileset slik (obdelaj_tilesete.py)
- Odstranjevanje zelenega ozadja (#00FF00) iz vseh slik
- Ločevanje posameznih objektov iz multi-object slik
- Pomanjševanje na 50% originalne velikosti
- Obdelanih 234 slik  3877 ločenih objektov

- Ustvarjen skript za generiranje TSX datotek (generiraj_tsx_datoteke.py)
- Avtomatsko generiranje 3877 TSX datotek za Tiled Map Editor
- Pravilna XML struktura za vsak tileset
- Avtomatska detekcija velikosti objektov
- Relativne poti do slik

Rezultati:
- assets/narezano_loceno/ - 3877 ločenih PNG objektov
- assets/tilesets_auto/ - 3877 TSX datotek za Tiled
- Dokumentacija in navodila za uporabo

Vse pripravljeno za uporabo v Tiled Map Editor!
This commit is contained in:
2025-12-21 15:36:42 +01:00
parent bc58894dd9
commit 7eb1a5874a
7225 changed files with 13919 additions and 57 deletions

View File

@@ -0,0 +1,107 @@
import os
from PIL import Image
# ===== NASTAVITVE =====
vhodna_mapa = r"c:\novafarma\assets\narezano_loceno"
izhodna_mapa_tsx = r"c:\novafarma\assets\tilesets_auto"
# Ustvari izhodno mapo
if not os.path.exists(izhodna_mapa_tsx):
os.makedirs(izhodna_mapa_tsx)
def generiraj_tsx(pot_slike, ime_slike, relativna_pot_do_slike):
"""
Generiraj TSX datoteko za eno sliko.
"""
try:
# Preberi velikost slike
img = Image.open(pot_slike)
width, height = img.size
# Generiraj ime tileseta (brez _obj01, _obj02, itd.)
ime_brez_ext = os.path.splitext(ime_slike)[0]
# Odstrani _obj01, _obj02 iz imena za lepše ime tileseta
if "_obj" in ime_brez_ext:
base_name = ime_brez_ext.rsplit("_obj", 1)[0]
obj_num = ime_brez_ext.rsplit("_obj", 1)[1]
tileset_name = f"{base_name} - Object {obj_num}"
else:
tileset_name = ime_brez_ext
# Ustvari TSX vsebino
tsx_content = f'''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<tileset version="1.10" tiledversion="1.11.1" name="{tileset_name}" tilewidth="{width}" tileheight="{height}" tilecount="1" columns="1">
<image source="{relativna_pot_do_slike}" width="{width}" height="{height}"/>
</tileset>
'''
# Generiraj ime TSX datoteke
tsx_ime = f"{ime_brez_ext}.tsx"
tsx_pot = os.path.join(izhodna_mapa_tsx, tsx_ime)
# Shrani TSX datoteko
with open(tsx_pot, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(tsx_content)
return True
except Exception as e:
print(f" ❌ Napaka pri {ime_slike}: {str(e)}")
return False
def generiraj_vse_tsx():
"""
Generiraj TSX datoteke za vse PNG slike v narezano_loceno mapi.
"""
print("🚀 Začenjam generiranje TSX datotek za Tiled...\n")
print(f"📂 Vhodna mapa: {vhodna_mapa}")
print(f"📦 Izhodna mapa: {izhodna_mapa_tsx}\n")
print("=" * 70)
skupaj_tsx = 0
skupaj_napak = 0
# Preglej vse podmape
for podmapa in os.listdir(vhodna_mapa):
pot_podmape = os.path.join(vhodna_mapa, podmapa)
if not os.path.isdir(pot_podmape):
continue
print(f"\n📁 Obdelujem: {podmapa}")
print("-" * 70)
# Najdi vse PNG slike v podmapi
slike = [f for f in os.listdir(pot_podmape) if f.endswith(".png")]
print(f" Najdenih {len(slike)} slik\n")
for ime_slike in slike:
pot_slike = os.path.join(pot_podmape, ime_slike)
# Relativna pot od tilesets_auto/ do slike
# tilesets_auto/ je v assets/
# slika je v assets/narezano_loceno/[podmapa]/[ime_slike]
relativna_pot = f"../narezano_loceno/{podmapa}/{ime_slike}"
if generiraj_tsx(pot_slike, ime_slike, relativna_pot):
skupaj_tsx += 1
if skupaj_tsx % 100 == 0:
print(f" ✅ Generirano {skupaj_tsx} TSX datotek...")
else:
skupaj_napak += 1
print("\n" + "=" * 70)
print(f"✨ KONČANO!")
print(f" ✅ Uspešno generirano: {skupaj_tsx} TSX datotek")
if skupaj_napak > 0:
print(f" ❌ Napake: {skupaj_napak}")
print(f"\n📂 TSX datoteke so v: {izhodna_mapa_tsx}")
print(f"\n🎮 Zdaj lahko dodaš te tilesete v Tiled:")
print(f" 1. Odpri svojo mapo v Tiled")
print(f" 2. Map → Add External Tileset...")
print(f" 3. Izberi TSX datoteko iz {izhodna_mapa_tsx}")
print(f" 4. Uporabi na mapi!")
if __name__ == "__main__":
generiraj_vse_tsx()

193
tools/obdelaj_tilesete.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,193 @@
import os
from PIL import Image
import numpy as np
# ===== NASTAVITVE =====
vhodne_mape = [
r"c:\novafarma\assets\topdown_objects",
r"c:\novafarma\assets\krvava_zetev_sprites",
r"c:\novafarma\assets\tiled_sprites"
]
izhodna_mapa = r"c:\novafarma\assets\narezano_loceno"
nova_velikost_faktor = 0.5 # Pomanjša na 50% (lahko spremeniš)
min_velikost_objekta = 20 # Minimalna velikost objekta v pikslih (ignorira majhne artefakte)
# Barve za odstranjevanje (zeleno ozadje)
ZELENA_BARVA_RGB = [0, 255, 0] # Svetlo zelena (#00FF00)
BARVA_TOLERANCA = 30 # Toleranca za odstranjevanje zelene
# Ustvari izhodno mapo
if not os.path.exists(izhodna_mapa):
os.makedirs(izhodna_mapa)
def odstrani_zeleno_ozadje(img):
"""
Odstrani zeleno ozadje in naredi prosojno.
"""
img_array = np.array(img)
# Če slika nima alpha kanala, dodaj ga
if len(img_array.shape) == 2 or img_array.shape[2] == 3:
# Ustvari alpha kanal
if len(img_array.shape) == 2:
# Grayscale
rgb = np.stack([img_array, img_array, img_array], axis=2)
else:
rgb = img_array[:, :, :3]
alpha = np.ones((img_array.shape[0], img_array.shape[1]), dtype=np.uint8) * 255
img_array = np.concatenate([rgb, alpha[:, :, np.newaxis]], axis=2)
# Najdi zelene piksle
r, g, b = img_array[:, :, 0], img_array[:, :, 1], img_array[:, :, 2]
# Maska za zeleno barvo (kjer je zelena dominantna)
je_zelena = (
(g > r + BARVA_TOLERANCA) & # Zelena je večja od rdeče
(g > b + BARVA_TOLERANCA) & # Zelena je večja od modre
(g > 200) # Zelena je dovolj svetla
)
# Nastavi alpha na 0 za zelene piksle
img_array[:, :, 3][je_zelena] = 0
return Image.fromarray(img_array, 'RGBA')
def najdi_objekte(img):
"""
Najde vse ločene objekte na sliki glede na prosojnost.
Vrne seznam bounding box-ov (x, y, width, height).
"""
from scipy import ndimage
# Pretvori v numpy array
img_array = np.array(img)
# Ustvari masko prosojnosti (kjer alpha > 50)
alpha_channel = img_array[:, :, 3]
maska = alpha_channel > 50
# Najdi povezane komponente (objekte)
labeled, num_features = ndimage.label(maska)
objekti = []
for i in range(1, num_features + 1):
# Najdi koordinate tega objekta
pozicije = np.where(labeled == i)
if len(pozicije[0]) == 0:
continue
y_min, y_max = pozicije[0].min(), pozicije[0].max()
x_min, x_max = pozicije[1].min(), pozicije[1].max()
width = x_max - x_min + 1
height = y_max - y_min + 1
# Ignoriraj premajhne objekte (artefakti)
if width >= min_velikost_objekta and height >= min_velikost_objekta:
objekti.append((x_min, y_min, width, height))
return objekti
def procesiraj_sliko(pot_slike, ime_slike, mapa_izvora):
"""
Procesiraj eno sliko - odstrani zeleno ozadje, najdi vse objekte in jih shrani LOČENO.
"""
try:
img = Image.open(pot_slike).convert("RGBA")
print(f"\n📸 Obdelujem: {ime_slike}")
# 1. ODSTRANI ZELENO OZADJE
img_brez_zelene = odstrani_zeleno_ozadje(img)
print(f" 🟢 Odstranil zeleno ozadje")
# 2. NAJDI VSE OBJEKTE
objekti = najdi_objekte(img_brez_zelene)
if len(objekti) == 0:
print(f" ⚠️ Nisem našel objektov")
return
print(f" ✅ Našel {len(objekti)} objekt(ov)")
# 3. SHRANI VSAK OBJEKT LOČENO
for idx, (x, y, w, h) in enumerate(objekti):
# Izreži objekt
objekt = img_brez_zelene.crop((x, y, x + w, y + h))
# Pomanjšaj
nova_w = int(w * nova_velikost_faktor)
nova_h = int(h * nova_velikost_faktor)
if nova_w > 0 and nova_h > 0:
objekt = objekt.resize((nova_w, nova_h), Image.Resampling.LANCZOS)
# Generiraj ime datoteke
ime_brez_ext = os.path.splitext(ime_slike)[0]
if len(objekti) == 1:
# Če je samo en objekt, ne dodaj številke
novo_ime = f"{ime_brez_ext}.png"
else:
# Če je več objektov, dodaj številko (npr. drevo_1, drevo_2, ...)
novo_ime = f"{ime_brez_ext}_obj{idx+1:02d}.png"
# Ustvari podmapo za izvorno mapo
podinhodna_mapa = os.path.join(izhodna_mapa, os.path.basename(mapa_izvora))
if not os.path.exists(podinhodna_mapa):
os.makedirs(podinhodna_mapa)
# Shrani
pot_shranjevanja = os.path.join(podinhodna_mapa, novo_ime)
objekt.save(pot_shranjevanja)
print(f" 💾 Shranil: {novo_ime} ({nova_w}x{nova_h}px)")
except Exception as e:
print(f" ❌ Napaka pri {ime_slike}: {str(e)}")
import traceback
traceback.print_exc()
def procesiraj_vse_mape():
"""
Glavna funkcija - procesiraj vse mape.
"""
print("🚀 Začenjam ločevanje objektov in odstranjevanje zelenega ozadja...\n")
print(f"📂 Vhodne mape: {len(vhodne_mape)}")
print(f"📦 Izhodna mapa: {izhodna_mapa}")
print(f"📏 Faktor pomanjševanja: {nova_velikost_faktor} ({int(nova_velikost_faktor*100)}%)")
print(f"🔍 Minimalna velikost objekta: {min_velikost_objekta}px")
print(f"🟢 Odstranjujem zeleno ozadje: RGB{ZELENA_BARVA_RGB} ±{BARVA_TOLERANCA}\n")
print("=" * 70)
skupaj_slik = 0
skupaj_objektov = 0
for mapa in vhodne_mape:
if not os.path.exists(mapa):
print(f"⚠️ Mapa ne obstaja: {mapa}")
continue
print(f"\n📁 Obdelujem mapo: {os.path.basename(mapa)}")
print("-" * 70)
slike = [f for f in os.listdir(mapa) if f.endswith((".png", ".jpg", ".jpeg"))]
print(f" Najdenih {len(slike)} slik\n")
for ime in slike:
pot = os.path.join(mapa, ime)
procesiraj_sliko(pot, ime, mapa)
skupaj_slik += 1
print("\n" + "=" * 70)
print(f"✨ KONČANO! Obdelal {skupaj_slik} slik")
print(f"📂 Rezultati so v: {izhodna_mapa}")
print(f" Vsak objekt je shranjen v LOČENI datoteki!")
# Preveri, če imamo scipy (potreben za najdi_objekte)
try:
from scipy import ndimage
procesiraj_vse_mape()
except ImportError:
print("❌ NAPAKA: Potrebuješ scipy knjižnico!")
print(" Namesti z: pip install scipy numpy pillow")
print("\n Zaženi: pip install scipy")