检测重复纹理

简介: 检测重复纹理
void TextureCache::checkRepeatTexture()
{
    std::map< string, vector<string>> maps;
    for (auto it = this->_textures.begin(); it != this->_textures.end(); it++)
    {
        string key = it->first;
        TexInfo* info = it->second;
        string fileFullPath = info->Tex->getPath();
        if (!fileFullPath.empty())
        {
            if (maps.find(fileFullPath) == maps.end())
            {
                maps[fileFullPath] = { key };
            }
            else{
                // repeat texture
                maps[fileFullPath].push_back(key);
            }
        }
    }
    std::map< string, vector<string>> repeatInfo;
    for (auto map : maps)
    {
        if (map.second.size() > 1)
        {
            repeatInfo[map.first] = map.second;
        }
    }
    int size = repeatInfo.size();
    if (size > 0)
    {
        cocos2d::log("\nrepead count: %d", size);
        for (auto info : repeatInfo)
        {
            cocos2d::log("\n[%d] file:%s", info.second.size(), info.first.c_str());
            for (auto item : info.second)
            {
                cocos2d::log("-> %s", item.c_str());
            }
            cocos2d::log("\n");
        }
        cocos2d::log("\n");
    }
}
复制代码


目录
相关文章
|
算法 C++ 计算机视觉
OpenCV-图像像素遍历操作的三种方法对比(程序提速)
OpenCV-图像像素遍历操作的三种方法对比(程序提速)
223 0
|
Linux
【PyAutoGUI操作指南】05 屏幕截图与图像定位:截图+定位单个目标+定位全部目标+灰度匹配+像素匹配+获取屏幕截图中像素的RGB颜色
【PyAutoGUI操作指南】05 屏幕截图与图像定位:截图+定位单个目标+定位全部目标+灰度匹配+像素匹配+获取屏幕截图中像素的RGB颜色
1052 0
|
5月前
|
计算机视觉
OpenCV图像像素逻辑操作
OpenCV图像像素逻辑操作
|
5月前
|
测试技术
【实战OBB】自定义旋转对象检测
【实战OBB】自定义旋转对象检测
71 0
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【视频处理】通过调用图像来重建新影片及计算颜色通道的平均灰度值,并检测帧与前一帧之间的差异(Matlab代码实现)
【视频处理】通过调用图像来重建新影片及计算颜色通道的平均灰度值,并检测帧与前一帧之间的差异(Matlab代码实现)
|
机器学习/深度学习 存储 算法
目标跟踪:在视频序列中跟踪特定对象的位置和状态
目标跟踪:在视频序列中跟踪特定对象的位置和状态
80 0
|
存储 编解码 对象存储
将图像标记器多边形转换为标记的块图像以进行语义分割
将存储在对象中的多边形标签转换为适用于语义分割工作流的标记阻止图像。 可以使用计算机视觉工具箱中的图像标记器应用来标记太大而无法放入内存和多分辨率图像的图像。有关详细信息,请参阅在图像标记器(计算机视觉工具箱)中标记大图像。图像标记器应用不支持对被阻止的图像进行像素标记。您只能使用 ROI 形状(如多边形、矩形和线条)创建标签。此示例演示如何使用函数将多边形 ROI 转换为像素标记的块图像,以进行语义分割工作流。
71 0
将图像标记器多边形转换为标记的块图像以进行语义分割
使用边界跟踪方法标识图像中的圆形目标
使用边界跟踪方法,根据对象的圆度对其进行分类。
95 0
|
计算机视觉
当「分割一切」遇上图像修补:无需精细标记,单击物体实现物体移除、内容填补、场景替换(1)
当「分割一切」遇上图像修补:无需精细标记,单击物体实现物体移除、内容填补、场景替换
142 0
|
人工智能 编解码 移动开发
当「分割一切」遇上图像修补:无需精细标记,单击物体实现物体移除、内容填补、场景替换(2)
当「分割一切」遇上图像修补:无需精细标记,单击物体实现物体移除、内容填补、场景替换
122 0