使用Python批量拼接图片

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.  
    
5.  
   # 设置图像文件夹的路径
6.  
   image_dir = 'images/'
7.  
    
8.  
   # 获取文件夹中所有图像文件的列表
9.  
   image_files = glob.glob(os.path.join(image_dir, '*.png'))
10.  
     
11.  
    # 加载每个图像，并调整为200x200像素大小（如果需要）
12.  
    images = []
13.  
    for image_file in image_files:
14.  
    image = Image.open(image_file)
15.  
    image = image.resize((200, 200))
16.  
    images.append(image)
17.  
     
18.  
    # 创建一个新的400x400像素大小的白色背景图像
19.  
    new_image = Image.new('RGB', (400, 400), 'white')
20.  
     
21.  
    # 将四个图像粘贴到新图像的正确位置
22.  
    new_image.paste(images[0], (0, 0))
23.  
    new_image.paste(images[1], (200, 0))
24.  
    new_image.paste(images[2], (0, 200))
25.  
    new_image.paste(images[3], (200, 200))
26.  
     
27.  
    # 将最终图像保存到磁盘上
28.  
    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.  
    
5.  
    
6.  
   def merge_images(image_folder, output_file, n, m):
7.  
   # 获取所有图像文件的列表
8.  
   image_files = [os.path.join(image_folder, f) for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith('.png')]
9.  
    
10.  
    # 计算每个小图像的大小和大图像的大小
11.  
    image_count = len(image_files)
12.  
    if image_count == 0:
13.  
    print('No image files found in the directory:', image_folder)
14.  
    return
15.  
     
16.  
    # 计算小图像的大小以及大图像的大小
17.  
    img = Image.open(image_files[0])
18.  
    img_size0 = img.size[0]
19.  
    img_size1 = img.size[1]
20.  
    new_img_size0 = img_size0 * n
21.  
    new_img_size1 = img_size1 * m
22.  
     
23.  
    # 创建一个新的大图像
24.  
    new_img = Image.new('RGB', (new_img_size0, new_img_size1), 'white')
25.  
     
26.  
    # 将所有小图像粘贴到新图像的正确位置
27.  
    for i, f in enumerate(image_files):
28.  
    row = int(i / n)
29.  
    col = i % n
30.  
    img = Image.open(f)
31.  
    img = img.resize((img_size0, img_size1))
32.  
    new_img.paste(img, (col * img_size0, row * img_size1))
33.  
     
34.  
    # 保存大图像
35.  
    new_img.save(output_file)
36.  
     
37.  
     
38.  
    # 用法示例
39.  
    image_folder = 'C:/Users/someone/Desktop/img_denosing_test/paper_pics/set68/result'
40.  
    output_file = 'C:/Users/someone/Desktop/img_denosing_test/paper_pics/set68/result/output.png'
41.  
    n = 3 # 每行显示的图像数
42.  
    m = 2 # 每列显示的图像数
43.  
    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。

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