图片
图片的格式
| 图片文件格式 |
|---|
| png |
| jpg |
| 纹理压缩格式 |
|---|
| ETC1/2 |
| PVRTC |
| ASTC |
图片的属性
| 图片属性 | 解释 |
|---|---|
| 分辨率 | 宽高像素值（pt），如：1024*1024 |
| 位深度 | 用来存储像素颜色的值，如RGBA8888，红黄蓝透明度4个维度每个8bit，一共就是32位，一般使用的就是32位，也被称为真彩色 |
| 文件大小 | 文件所占用的存储大小 |
图片的优化
图片的优化分为两种：
-
- 文件大小优化：这种优化会影响到包大小，较小的图片大小对于手机存储容量和网络传输速度和时间会更友好。
一般的优化方式是使用压缩工具如pngquant、tinypng等，直接压缩文件大小。
-
- 图片纹理优化：
图片文件大小压缩，不意味着读到内存中的大小会减少。
一般情况下，以ARPG8888来说，计算一个1024*1024分辨率的图片读到内存中的大小，计算公式为：
1024 * 1024 * 4 * 8 = 33,554,432 bit = 4,194,304 byte ≈ 4 mb
理解起来就是 1024 * 1024 个像素，每个像素有 argb 4个通道，每个通道含有 8 bit数据用来存储颜色值。
png格式不能直接被GPU识别，需要在cpu把图片读进内存中解码后，再传递给gpu使用，这样做会造成一定的cpu消耗和很大的瞬时运行内存（RAM）占用。
因为大部分gpu对于压缩后的纹理有比较好的支持，无需cpu解码，占用内存小。于是我们要寻找一种合适的纹理压缩方式。
- etc1不支持透明通道。
- etc2效果很差，容易出现色块。
- PVRTC仅能在ios上使用.
这时候astc格式就展露在我们眼前，IOS和安卓端都对astc有较好的支持率。
- iPhone6及iPad mini 4以上iOS设备支持。
- 大多数支持OpenGL ES 3.1或Vulkan的现代Android GPU也支持ASTC格式，其中包括：自Adreno 4xx / Snapdragon 415（2015年）起的高通GPU，自Mali T624（2012年）起的ARM GPU，自Tegra K1（2014年）起的NVIDIA GPU，以及自GX6250（2014年）起的PowerVR GPU。
在运行内存中来说，astc的内存使用能节省75%左右，提升巨大。
cocoscreator中源码理解
creator引擎在编译时会把选中的纹理压缩类型记录到import文件夹下的json文件中，多种图片格式以下划线‘_’区分开，下图演示里选择了astc6x6格式和webp格式，所以生成的类型就是
代码中在读取文件格式时，会根据列举的文件类型判断当前机器是否支持。由下面代码图里能够看到，7@34这里的7代表的就是第7个.astc，4代表的就是第4个.webp。若当前设备不支持astc就会去寻找webp格式。
cocoscreator中源码整个下载流程的理解（建议配合cocos2.4.11源码享用）
-
一切的一切都要从bundle.js这个类说起，类中的load函数会调用cc.assetManager.loadAny函数来下载相关资源并获取资源数据返回。
，传递的参数是资源名paths，类型type，进度回调函数onProgress，完成回调函数onComplete。
-
cc.assetManager是CCAssetManager类,这个类里有一个loadAny函数，此函数简单封装了一个Task并把task传递到pipeline中。这里的pipeline是定义在shared.js中的new Pipeline(‘normal load’, [])一个名字叫做normal load的管线,异步执行任务，管线填充在CCAssetManager类中pipeline.append(preprocess).append(load);包含一个preprocess和load方法。
task的状态为：
{
input: 资源名,
onProgress: onProgress,
onComplete: onComplete,
options: {
preset: 'default',
__requestType__: 'path',
type: type,
bundle: bundle名,
__outputAsArray__: false,
}
}
4. normal load–pipeline先调用preprocess，这个函数里对Task的options属性做遍历，这里也就是preset、requestType、type、bundle和__outputAsArray__五个key。
requestType、type、bundle和preset键值对保存到subOptions对象中，__outputAsArray__和preset保存到leftOptions对象中，并覆盖掉task的options属性。
新建一个subTask，input为task.input，options为subOptions对象，走transformPipeline管线流程同步执行任务，获取的值设置为task.source和task.output。最后调用done()。
task的状态为：
{
input: 资源名,
onProgress: onProgress,
onComplete: onComplete,
options: {
preset: 'default',
__outputAsArray__: false,
},
output: ,
source: ,
}
subTask的状态为：
{
input: 资源名,
options: {
preset: 'default',
__requestType__: 'path',
type: type,
bundle: bundle名,
}
}
5. transformPipeline里包含两个函数parse和combine。
- parse管线任务，先判断input，若input为字符串，新建一个无原型链对象item，把item对象的【options.__requestType__值】，也就是【RequestType.PATH】，也就是【‘path’】设置为input值，把options中的其他键值对都复制到item中，这里包含四个键值对，requestType、type、bundle和path。
再遍历item，这里只有path这个key有处理，其他key都过滤了，通过bundle的_config找item.path值的info。这里的item.path也就是我们一开始传进来的资源名。info里包含了资源的uuid。
把config、info和uuid值填入到out对象中，并把out对象push到task.output中。
管线会把task.output值赋值给task.input。
subTask的状态为：
{
options: {
preset: 'default',
__requestType__: 'path',
type: type,
bundle: bundle名,
},
input: [{
config: bundle所有配置,
uuid: 资源的uuid,
info: {path: path, uuid: uuid}，
ext： '.json'，
}]
}
源码展示：
function parse (task) {
var input = task.input, options = task.options;
input = Array.isArray(input) ? input : [ input ];
task.output = [];
for (var i = 0; i < input.length; i ++ ) {
var item = input[i];
var out = RequestItem.create();
if (typeof item === 'string') {
item = Object.create(null);
item[options.__requestType__ || RequestType.UUID] = input[i];
}
if (typeof item === 'object') {
// local options will overlap glabal options
cc.js.addon(item, options);
if (item.preset) {
cc.js.addon(item, cc.assetManager.presets[item.preset]);
}
for (var key in item) {
switch (key) {
case RequestType.UUID:
var uuid = out.uuid = decodeUuid(item.uuid);
if (bundles.has(item.bundle)) {
var config = bundles.get(item.bundle)._config;
var info = config.getAssetInfo(uuid);
if (info && info.redirect) {
if (!bundles.has(info.redirect)) throw new Error(`Please load bundle ${info.redirect} first`);
config = bundles.get(info.redirect)._config;
info = config.getAssetInfo(uuid);
}
out.config = config;
out.info = info;
}
out.ext = item.ext || '.json';
break;
case '__requestType__':
case 'ext':
case 'bundle':
case 'preset':
case 'type': break;
case RequestType.DIR:
if (bundles.has(item.bundle)) {
var infos = [];
bundles.get(item.bundle)._config.getDirWithPath(item.dir, item.type, infos);
for (let i = 0, l = infos.length; i < l; i++) {
var info = infos[i];
input.push({uuid: info.uuid, __isNative__: false, ext: '.json', bundle: item.bundle});
}
}
out.recycle();
out = null;
break;
case RequestType.PATH:
if (bundles.has(item.bundle)) {
var config = bundles.get(item.bundle)._config;
var info = config.getInfoWithPath(item.path, item.type);
if (info && info.redirect) {
if (!bundles.has(info.redirect)) throw new Error(`you need to load bundle ${info.redirect} first`);
config = bundles.get(info.redirect)._config;
info = config.getAssetInfo(info.uuid);
}
if (!info) {
out.recycle();
throw new Error(`Bundle ${item.bundle} doesn't contain ${item.path}`);
}
out.config = config;
out.uuid = info.uuid;
out.info = info;
}
out.ext = item.ext || '.json';
break;
case RequestType.SCENE:
if (bundles.has(item.bundle)) {
var config = bundles.get(item.bundle)._config;
var info = config.getSceneInfo(item.scene);
if (info && info.redirect) {
if (!bundles.has(info.redirect)) throw new Error(`you need to load bundle ${info.redirect} first`);
config = bundles.get(info.redirect)._config;
info = config.getAssetInfo(info.uuid);
}
if (!info) {
out.recycle();
throw new Error(`Bundle ${config.name} doesn't contain scene ${item.scene}`);
}
out.config = config;
out.uuid = info.uuid;
out.info = info;
}
break;
case '__isNative__':
out.isNative = item.__isNative__;
break;
case RequestType.URL:
out.url = item.url;
out.uuid = item.uuid || item.url;
out.ext = item.ext || cc.path.extname(item.url);
out.isNative = item.__isNative__ !== undefined ? item.__isNative__ : true;
break;
default: out.options[key] = item[key];
}
if (!out) break;
}
}
if (!out) continue;
task.output.push(out);
if (!out.uuid && !out.url) throw new Error('Can not parse this input:' + JSON.stringify(item));
}
return null;
}
- combine管线任务，主要是拼出来完整的资源地址。
subTask的状态为：
{
options: {
preset: 'default',
__requestType__: 'path',
type: type,
bundle: bundle名,
},
output: [{
config: bundle所有配置,
uuid: 资源的uuid,
info: {path: path, uuid: uuid}，
ext： '.json'，
url： 具体地址，
}]
}
task的状态为：
{
input: 资源名,
onProgress: onProgress,
onComplete: onComplete,
options: {
preset: 'default',
__outputAsArray__: false,
},
output: [{
config: bundle所有配置,
uuid: 资源的uuid,
info: 具体信息，
ext： '.json'，
url： 具体地址，
}],
source: [{
config: bundle所有配置,
uuid: 资源的uuid,
info: 具体信息，
ext： '.json'，
url： 具体地址，
}],
}
源码展示：
function combine (task) {
var input = task.output = task.input;
for (var i = 0; i < input.length; i++) {
var item = input[i];
if (item.url) continue;
var url = '', base = '';
var config = item.config;
if (item.isNative) {
base = (config && config.nativeBase) ? (config.base + config.nativeBase) : cc.assetManager.generalNativeBase;
}
else {
base = (config && config.importBase) ? (config.base + config.importBase) : cc.assetManager.generalImportBase;
}
let uuid = item.uuid;
var ver = '';
if (item.info) {
if (item.isNative) {
ver = item.info.nativeVer ? ('.' + item.info.nativeVer) : '';
}
else {
ver = item.info.ver ? ('.' + item.info.ver) : '';
}
}
// ugly hack, WeChat does not support loading font likes 'myfont.dw213.ttf'. So append hash to directory
if (item.ext === '.ttf') {
url = `${base}/${uuid.slice(0, 2)}/${uuid}${ver}/${item.options.__nativeName__}`;
}
else {
url = `${base}/${uuid.slice(0, 2)}/${uuid}${ver}${item.ext}`;
}
item.url = url;
}
return null;
}
- 管线运行完毕，返回subTask.output
- 回到normal load管线任务中的preprocess任务，transformPipeline返回了对象设置成task的output和source值。把output的值赋值给input，再把output设为null，继续下一个normal load管线任务load。
task的状态为：
{
onProgress: onProgress,
onComplete: onComplete,
options: {
preset: 'default',
__outputAsArray__: false,
},
input: [{
config: bundle所有配置,
uuid: 资源的uuid,
info: {path: path, uuid: uuid}，
ext： '.json'，
url： 具体地址，
}],
source: [{
config: bundle所有配置,
uuid: 资源的uuid,
info: 具体信息，
ext： '.json'，
url： 具体地址，
}],
}
- load函数里给task.options新增了progress和__exclude__字段，progress用来记录资源下载进度。然后遍历每一个task.input，对每一个需要load的资源新建了一个subTask，input值为每一个task的input值，onProgress为task.onProgress，options为task.options，progress为task.progress，onComplete为新的函数，完成时调用，更新progress中的值。再把这个subTask传递到loadOneAssetPipeline下载管道中。
subTask的状态为：
{
input: {
config: bundle所有配置,
uuid: 资源的uuid,
info: {path: path, uuid: uuid}，
ext： '.json'，
url： 具体地址，
},
onProgress: onProgress,
onComplete: newComplete,
options: {
preset: 'default',
__outputAsArray__: false,
__exclude__： {}，
},
}
task的状态为：
{
onProgress: onProgress,
onComplete: onComplete,
progress : { finish: 0, total: task.input.length, canInvoke: true },
options: {
preset: 'default',
__outputAsArray__: false,
__exclude__： {}，
},
input: [{
config: bundle所有配置,
uuid: 资源的uuid,
info: 具体信息，
ext： '.json'，
url： 具体地址，
}],
source: [{
config: bundle所有配置,
uuid: 资源的uuid,
info: 具体信息，
ext： '.json'，
url： 具体地址，
}],
}
源码展示：
function load (task, done) {
let firstTask = false;
if (!task.progress) {
task.progress = { finish: 0, total: task.input.length, canInvoke: true };
firstTask = true;
}
var options = task.options, progress = task.progress;
options.__exclude__ = options.__exclude__ || Object.create(null);
task.output = [];
forEach(task.input, function (item, cb) {
let subTask = Task.create({
input: item,
onProgress: task.onProgress,
options,
progress,
onComplete: function (err, item) {
if (err && !task.isFinish) {
if (!cc.assetManager.force || firstTask) {
if (!CC_EDITOR) {
cc.error(err.message, err.stack);
}
progress.canInvoke = false;
done(err);
}
else {
progress.canInvoke && task.dispatch('progress', ++progress.finish, progress.total, item);
}
}
task.output.push(item);
subTask.recycle();
cb();
}
});
loadOneAssetPipeline.async(subTask);
}, function () {
options.__exclude__ = null;
if (task.isFinish) {
clear(task, true);
return task.dispatch('error');
}
gatherAsset(task);
clear(task, true);
done();
});
}
- loadOneAssetPipeline下载单资源管线包含两个管线任务，fetch和parse。
- fetch函数调用packManager.load获取资源数据。packManager.load先判断是否在files缓存中有无此id。由于我们在加载资源前必定已经加载了fgui的bin文件，而我们都是选择合并json类型，而bin文件下载时已经把依赖的json文件下载过了，文件值都缓存到files中，这里就直接拿到json信息了，返回值赋值给task的file变量，也就是包含资源类型的json串。进入下一个管线任务parse。parse函数中对未缓存的uuid资源调用parser.parse函数，传递file值。其中又调用parser.parseImport函数，传递file和options；继续调用deserialize函数，传递file和options；继续调用cc.deserialize也就是deserialize-compiled文件中的deserialize函数，传递file和options；继续调用parseInstances；继续调用deserializeCustomCCObject；继续调用对象的_deserialize函数；这里图片对象调用的就是CCTexture2D的_deserialize函数；继续调用Texture2D._parseExt函数；这个_parseExt函数里就做了判断，对资源类型进行解析，并判断设备是否支持纹理类型，支持就返回该后缀。假设这里返回.png后缀，设置Texture2D的_native属性为.png，再设置其他属性，如过滤方案，并返回一个CCTexture2D对象。
- 这里会衍生到图片的其他属性值，原串是这样的，eg： “0,9729,9729,33071,33071,0,0,1”
- 第一个0：表示图片的纹理类型，0就是第0个.png。其他类型如下[‘.png’, ‘.jpg’, ‘.jpeg’, ‘.bmp’, ‘.webp’, ‘.pvr’, ‘.pkm’, ‘.astc’],
- 第二个9729：表示纹理缩小时设定的纹理过滤方案。const GL_NEAREST = 9728;const GL_LINEAR = 9729; 9728是最近点过滤，采样时选择最近的点，成本小，但易产生锯齿。9729是线性过滤，由4个颜色进行加权，这种方法可以让纹理边缘看起来更平滑，但需要进行更多的计算。
- 第三个9729：表示纹理放大时设定的纹理过滤方案。同上。
- 第四个33071：表示横轴纹理环绕方式。指定了当纹理坐标超出0到1的标准范围时该如何处理纹理的采样。10497是重复、33071是边缘拉伸、33648是镜像重复。
- 第五个33071：表示纵轴纹理环绕方式。同上。
- 第六个0：表示颜色是否预乘，1表示预乘，0表示非预乘。
- 第七个0：表示是否是否mipmaps。1表示使用，0表示不使用。
- 第八个1：表示纹理是否参与合图。1表示参与，0表示不参与。
- parser.parse完成后调用loadDepends函数，先为Texture2D添加addRef，然后调用getDepends函数，获取依赖，再新建一个任务，走下载管线完成实际图片加载。
