Plist解析（拆分大图为小图）的核心算法讲解。
注意，这是核心算法讲解文章，
主文请移步：开源一个基于Unity的Plist解析工具——TextureUnpacker
一、从plist中筛选出有用的信息
1、Metadata（Plist信息）： format（plist类型）、textureFileName（大图名称）、size（大图大小）。
2、Frame（小图信息）： textureName（小图名称）、startPos（小图在大图中的起始位置（左上角-左上角））、size（小图大小）、sourceSize（小图裁剪前的原大小）、isRotated（小图在大图中是否经过了旋转）、offset（小图裁剪前后中心点的偏移值）。
注意： 在不同的plist中字段的名称可能不同，但要表达的含义是相同的。
二、分析数据
通过对plist的数据和大图进行比对和分析，可以发现：
1、size（小图大小）、sourceSize（小图裁剪前的原大小），都是小图未旋转前的宽高。
2、startPos（小图在大图中的起始位置）， 以“向下”为Y轴正方向。
3、offset（小图裁剪前后中心点的偏移值），以“向上”为Y轴正方向。
其中，第3条的分析过程如下：
选用format为2的plist，因为此类型的plist中，小图的 “sourceColorRect” 字段，标明了裁剪后的小图在原小图上的起始位置（左上角-左上角），这里且称它为 trimStartPos。trimStartPos可以和offset（小图裁剪前后中心点的偏移值）进行相互推导。如下图：
将小图的数据（format为2的plist（数据充分），且未经过旋转的小图（避免干扰））代入，即可判断出offset的Y轴方向与startPos（小图在大图中的起始位置）的方向相反，即，以“向上”为Y轴正方向。
在此基础上，代入旋转了的小图数据，发现其依然满足 trimStartPos 与 offset的推导关系，由此可得出结论：裁剪与旋转与否无关，即：Texturepacker在合成大图时，其步骤为：先裁剪（得出offset）；再旋转（宽高调换）；最后拼入大图（得到小图在大图中的位置startPos）。
三、拆分大图为小图
仅拆分大图为小图，不需要考虑offset，逻辑非常简单。
思路： 创建一张与小图大小相同的目标图，然后根据 startPos（小图在大图中的起始位置（左上角-左上角））、size（小图大小）得到采样区，最后，将采样区对应像素逐一赋值给目标图。
首先，需要重新计算 startPos，因为原startPos是以大图左上为起点，向下为正方向的；而将要使用的采集像素方法 GetPixels() 需要以大图左下为起点，以向上为正方向。
变换：保持startPos的x坐标不变，新的y坐标：大图高度-(startPos.y + 采样高度)。
（1）、未旋转小图的拆分
目标图中的坐标(w, h),对应的采样区坐标为(w, h)，直接逐一赋值即可。
（2）、旋转小图的拆分
采样宽高发生调换；
目标图中的坐标(w, h)，对应的采样区坐标为(h, sampleHeight -1- w )，即顺时针旋转90度。这里减一，是因为其高度范围实际为（0~sampleHeight-1），如下图：
四、将拆分的小图还原为原大小
与拆分不同的是，还原小图要用到offset（还原的过程，就是把当初合图时，Trim掉的四周的透明像素加回去）。不过这个offset不能直接使用，因为它是小图中心点的偏移值，而实际需要的是裁剪前后“左下角-左下角”的偏移值。换算过程如下，注意两次因Y坐标轴相反而取反（对n取反，对DH向量的Y分量整体取反）：
（1）、未旋转小图的还原
目标图中的坐标(w, h),对应的采样区坐标为(w-offsetLX, h-ofsetTY)，逐一赋值即可。
（2）、旋转小图的还原
这种情况虽然比较复杂，但好在我们已经在 第二节 中得知 “合图顺序为先裁剪，后旋转”。
因为是求 目标图（等同原始图）中的坐标与采样区坐标的对应关系，就相当于将原始图执行一次正序的合图坐标变换，因此，按照这个顺序，先裁剪，得：
w => w-offsetLX; h => h-offsetBY;
再旋转（套用 三(2) 中的旋转）得：
w => h-offsetBY; w => sampleHeight-1-(w-offsetLX)
即，目标图中的坐标(w, h),对应的采样区坐标为(h-offsetBY, sampleHeight-1-(w-offsetLX))。
按此对应坐标对目标图进行赋值就OK了。