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Agent Skill · 研究检索

pixel-art-processing(像素艺术处理)

pixel-art-processing 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

pixel-art-processing 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 24,430。

总安装 4,015周安装 164GitHub Stars 1下载 1,286核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:pixel-art-processing(像素艺术处理)
来源仓库:https://github.com/anlinxi/pixel-art-processing
安装命令:
openclaw skills install pixel-art-processing
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install pixel-art-processing

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

像素艺术精灵表处理工具,支持视频帧提取、GIF转换与图像合成分割。适用于游戏开发中的素材整理与像素风格图像处理场景。通过命令行调用,可批量处理图像、调整尺寸或进行抠图裁剪操作。使用前需确认本地环境是否支持图像编解码库及文件读写权限。

pixel-art-processing 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install pixel-art-processing;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

pixel-art-processing 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install pixel-art-processing。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

pixel-art-processing 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

pixel-art-processing 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

pixel-art-processing 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

pixel-art-processing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,015 次,近一周安装 164 次,下载 1,286 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

pixel-art-processing 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
pixel-art-processing

像素艺术处理 · 本页

4,0151操作浏览器MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
pixel-art-processing
description
|

Pixel Art Processing / 像素美术处理

[!NOTE] This skill is based on FrameRonin (https://github.com/systemchester/FrameRonin). All core algorithms and workflows are derived from the FrameRonin project.

Overview / 概述

This skill provides a complete pixel art / sprite sheet processing pipeline:

功能 / Feature描述 / Description
🎬 视频转序列帧Extract frames from video → matting → sprite sheet合成
🔄 GIF ↔ 序列帧GIF拆帧 / 序列帧合成GIF
🖼️ 多图合成单图Multiple images → single sprite sheet
✂️ 单图拆分Split single image into grid frames
🖌️ 简易拼接Simple vertical/horizontal/overlay stitching
🗑️ 抠图 (AI)rembg AI background removal
📐 缩放/裁切Resize, crop, padding
🔲 像素化Pixelation effect
💧 色度键抠图Green/blue screen chroma keying
🚫 Gemini水印去除Remove Gemini visible watermark
⚔️ RPGMAKER处理One-click RPG Maker sprite workflow
🎥 Seedance水印去除Remove Seedance/即梦 video watermark

Quick Start / 快速开始

1. Deploy Backend / 部署后端

# Docker部署(推荐 / Recommended)
cd <skill>/scripts
docker-compose up -d

# 或手动部署 / Or manual:
pip install -r requirements.txt
python run_api.py

后端地址 / Backend URL: http://localhost:8000 API文档 / API docs: http://localhost:8000/docs

2. Start Worker / 启动Worker

# 需要Redis / Redis required
rq worker pixelwork --url redis://localhost:6379/0

Core Concepts / 核心概念

Sprite Sheet Layout / Sprite Sheet布局

┌────┬────┬────┬────┐
│ 0  │ 1  │ 2  │ 3  │  row=0
├────┼────┼────┼────┤
│ 4  │ 5  │ 6  │ 7  │  row=1
├────┼────┼────┼────┤
│ 8  │ 9  │ ..│ .. │
└────┴────┴────┴────┘

Index JSON:  { i, x, y, w, h, t }
i = frame index
x, y = position on sheet
w, h = frame size
t = timestamp (seconds)

Processing Modes / 处理模式

  • tight_bbox: 紧贴alpha边界裁切 / Crop tightly to alpha boundary
  • safe_bbox: alpha边界+padding / Alpha boundary + padding margin
  • none: 不裁切 / No crop

API Reference / API参考

详见 / See: references/api.md

Client-side Processing / 客户端处理

对于 GIF/序列帧转换等纯前端功能,使用浏览器Canvas API直接处理:

For pure client-side features like GIF/frames conversion, use browser Canvas API directly:

scripts/
├── client_gif_processor.html   # GIF拆帧/合成 - 浏览器直接运行
├── sprite_split.html           # Sprite sheet拆分 - 浏览器直接运行
└── image_processor.html         # 图像基本处理 - 浏览器直接运行

直接在浏览器打开这些HTML文件即可使用。

Open these HTML files directly in browser to use.

RPG Maker Workflow / RPG Maker 工作流

详见 / See: references/rpgmaker.md

Sprite Sheet Math / Sprite Sheet 数学

详见 / See: references/sprite_math.md

Algorithm Details / 算法细节

透明行列检测 / Transparent Row/Column Detection

用于超级拆分:按透明行/列智能切割图像。

Used for super-split: intelligently cuts image by transparent rows/columns.

// 找出完全透明的行索引
// Find fully transparent rows
function findTransparentRows(imageData) {
  const { data, width, height } = imageData
  const rows = []
  for (let y = 0; y < height; y++) {
    let allTransparent = true
    for (let x = 0; x < width; x++) {
      if (data[(y * width + x) * 4 + 3] !== 0) {
        allTransparent = false
        break
      }
    }
    if (allTransparent) rows.push(y)
  }
  return rows
}

Alpha边界框 / Alpha Bounding Box

function getAlphaBbox(img) {
  // 返回 {x1, y1, x2, y2} 或 null
  // Returns {x1, y1, x2, y2} or null
}

连通域检测 / Connected Component

用于超级橡皮等工具:按连通域+容差选区。

Used for super eraser: select by connected component + tolerance.

FFmpeg Integration / FFmpeg集成

视频帧提取依赖 ffprobe/ffmpeg:

Video frame extraction requires ffprobe/ffmpeg:

# 提取帧 / Extract frames
ffmpeg -y -ss <timestamp> -i video.mp4 -vframes 1 output.png

# 获取视频信息 / Get video info
ffprobe -v quiet -print_format json -show_format -show_streams video.mp4

Dependencies / 依赖

Backend / 后端

  • FastAPI >= 0.104.0
  • PIL/Pillow >= 10.0.0
  • rembg >= 2.0.50 (u2net model)
  • ffmpeg-python >= 0.2.0
  • opencv-python-headless >= 4.8.0
  • Redis + RQ (for async jobs)

Frontend / 前端

  • gifuct-js (GIF拆帧)
  • gifenc (GIF编码)
  • jszip (批量下载)
  • React + Ant Design

Feature Flags / 特性开关

功能路径
NFT门槛frontend/src/config/features.ts → RONIN_PRO_REQUIRE_NFT
Ronin登录frontend/src/auth/context.tsx
Gemini链接frontend/src/config/gemini.ts

Deploy to Remote / 远程部署

# 1. 构建前端 / Build frontend
cd frontend && npm install && npm run build

# 2. 配置Nginx / Nginx config
# See nginx.conf in references/

# 3. 启动后端 / Start backend
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# 4. Docker完整部署 / Full Docker deploy
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

Credits / 致谢

  • FrameRonin by systemchester: https://github.com/systemchester/FrameRonin
  • rembg for AI matting: https://github.com/danielgatis/rembg
  • gifuct-js / gifenc for GIF processing

平台分布

OpenClaw

71.36%
按下载量换算918

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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