Zelda3 项目下载及安装教程
2024-12-05 14:46:23作者:舒璇辛Bertina
1. 项目介绍
Zelda3 是一个基于 C 语言的逆向工程项目,旨在重新实现《塞尔达传说:众神的三角力量》(Zelda 3 - A Link to the Past)。该项目包含了大约 70-80k 行代码,重新实现了原版游戏的所有部分,并且游戏可以从头玩到尾。为了提取游戏资源(如关卡、图像等),你需要一份原版 ROM。一旦资源提取完成,ROM 就不再需要了。该项目使用了 LakeSnes 的 PPU 和 DSP 实现,并进行了大量的速度优化。此外,它还可以配置为与原始机器代码并行运行,以验证 C 实现的正确性。
2. 项目下载位置
项目代码托管在 GitHub 上,可以通过以下命令进行克隆:
git clone https://github.com/snesrev/zelda3.git
3. 项目安装环境配置
3.1 Windows 环境配置
3.1.1 安装 Python 及依赖库
- 下载并安装 Python,确保勾选“Add to PATH”选项。
- 打开命令提示符,输入以下命令安装所需的 Python 库:
python -m pip install --upgrade pip pillow pyyaml
3.1.2 安装 TCC(Tiny C Compiler)
- 下载 TCC 并解压到项目根目录下的
third_party文件夹。 - 下载 SDL2 并解压到项目根目录下的
third_party文件夹。
3.2 Linux/MacOS 环境配置
3.2.1 安装 Python 及依赖库
- 打开终端,确保已安装 pip:
python3 -m ensurepip
- 克隆项目并进入项目目录:
git clone https://github.com/snesrev/zelda3.git
cd zelda3
- 安装所需的 Python 库:
python3 -m pip install -r requirements.txt
3.2.2 安装 SDL2
- Ubuntu/Debian:
sudo apt install libsdl2-dev
- Fedora Linux:
sudo dnf install SDL2-devel
- Arch Linux:
sudo pacman -S sdl2
- MacOS:
brew install sdl2
4. 项目安装方式
4.1 Windows 安装
4.1.1 使用 TCC 编译
- 将美国区域的 ROM 文件命名为
zelda3.sfc并放置在项目根目录。 - 双击
extract_assets.bat脚本,生成zelda3_assets.dat文件。 - 双击
run_with_tcc.bat脚本,生成zelda3.exe文件。 - 使用
zelda3.ini文件进行配置。
4.1.2 使用 Visual Studio 编译
- 按照步骤 1-4 进行操作。
- 双击
Zelda3.sln文件打开 Visual Studio。 - 安装“Desktop development with C++”工作负载(如果尚未安装)。
- 将顶部下拉菜单中的“debug”更改为“release”。
- 选择“Build > Build Zelda3”以在
/bin/release子文件夹中生成zelda3.exe。 - 使用
zelda3.ini文件进行配置。
4.2 Linux/MacOS 安装
- 将美国区域的 ROM 文件命名为
zelda3.sfc并放置在项目根目录。 - 编译项目:
make
- 使用
zelda3.ini文件进行配置。
5. 项目处理脚本
5.1 extract_assets.bat
该脚本用于提取游戏资源,生成 zelda3_assets.dat 文件。
5.2 run_with_tcc.bat
该脚本用于使用 TCC 编译项目,生成 zelda3.exe 文件。
5.3 make
在 Linux/MacOS 环境下,使用 make 命令编译项目。
5.4 zelda3.ini
该配置文件用于设置游戏参数,如按键映射、窗口大小等。
通过以上步骤,你可以成功下载并安装 Zelda3 项目,开始体验这款经典的重新实现游戏。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355