当前位置:   article > 正文

使用Python批量拼接图片_python多图合并成一张图

python多图合并成一张图

前言

当需要将多张图像拼接成一张更大的图像时,通常会用到图片拼接技术。这种技术在许多领域中都有广泛的应用,例如计算机视觉、图像处理、卫星图像、地理信息系统等等。在实际应用中,拼接图像可以用于创建全景图像、地图、海报、广告牌等等。

本文将使用以下四张图片为例,介绍使用Python中的PIL库进行图片拼接的方法。我们将使用PIL库中的Image模块来加载、调整大小和合并多张图像。

目录

前言

〇、准备工作,PIL库安装

一、简单程序实现

二、更复杂情况



〇、准备工作,PIL库安装

PIL(Python Imaging Library)是Python中一个强大的图像处理库,它可以实现图像的打开、保存、调整大小、裁剪、合并等多种操作。PIL库还提供了丰富的图像处理功能,例如色彩调整、滤镜效果、文字叠加等等,使得图像处理变得更加简单和高效。

安装PIL库的方法如下:

  1. 使用pip安装

在命令行中输入以下命令即可:

pip install pillow

 此外,还可以通过Anaconda或Miniconda等科学计算发行版进行安装。如果你使用Anaconda,可以使用以下命令来安装Pillow库:

conda install pillow

一、简单程序实现

  1. import os
  2. import glob
  3. from PIL import Image
  4. # 设置图像文件夹的路径
  5. image_dir = 'images/'
  6. # 获取文件夹中所有图像文件的列表
  7. image_files = glob.glob(os.path.join(image_dir, '*.png'))
  8. # 加载每个图像,并调整为200x200像素大小(如果需要)
  9. images = []
  10. for image_file in image_files:
  11. image = Image.open(image_file)
  12. image = image.resize((200, 200))
  13. images.append(image)
  14. # 创建一个新的400x400像素大小的白色背景图像
  15. new_image = Image.new('RGB', (400, 400), 'white')
  16. # 将四个图像粘贴到新图像的正确位置
  17. new_image.paste(images[0], (0, 0))
  18. new_image.paste(images[1], (200, 0))
  19. new_image.paste(images[2], (0, 200))
  20. new_image.paste(images[3], (200, 200))
  21. # 将最终图像保存到磁盘上
  22. new_image.save(image_dir + 'output.png')

效果如下

二、更复杂情况

如果遇到更多图片的情况应该怎么办呢,我稍微更改了一下程序结构,让大家可以拼接任意数量的图形块。

11/04/2023 version,  debuged this part.

30/04/2023 version,  debuged this part again.

  1. import os
  2. import math
  3. from PIL import Image
  4. def merge_images(image_folder, output_file, n, m):
  5. # 获取所有图像文件的列表
  6. image_files = [os.path.join(image_folder, f) for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith('.png')]
  7. # 计算每个小图像的大小和大图像的大小
  8. image_count = len(image_files)
  9. if image_count == 0:
  10. print('No image files found in the directory:', image_folder)
  11. return
  12. # 计算小图像的大小以及大图像的大小
  13. img = Image.open(image_files[0])
  14. img_size0 = img.size[0]
  15. img_size1 = img.size[1]
  16. new_img_size0 = img_size0 * n
  17. new_img_size1 = img_size1 * m
  18. # 创建一个新的大图像
  19. new_img = Image.new('RGB', (new_img_size0, new_img_size1), 'white')
  20. # 将所有小图像粘贴到新图像的正确位置
  21. for i, f in enumerate(image_files):
  22. row = int(i / n)
  23. col = i % n
  24. img = Image.open(f)
  25. img = img.resize((img_size0, img_size1))
  26. new_img.paste(img, (col * img_size0, row * img_size1))
  27. # 保存大图像
  28. new_img.save(output_file)
  29. # 用法示例
  30. image_folder = 'C:/Users/someone/Desktop/img_denosing_test/paper_pics/set68/result'
  31. output_file = 'C:/Users/someone/Desktop/img_denosing_test/paper_pics/set68/result/output.png'
  32. n = 3 # 每行显示的图像数
  33. m = 2 # 每列显示的图像数
  34. merge_images(image_folder, output_file, n, m)

在本文中,我们演示了如何使用Python中的PIL库进行图片拼接,让您可以轻松地处理各种图像拼接任务。

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/从前慢现在也慢/article/detail/81500
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号