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  • 今天看到在之前的篇博客下有位朋友留言提到了“将张图片拼接成张大图”的问题,这系列的博客已经写了三篇了...1.使用python将张图片拼接成大图:https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/83413...

    今天看到在之前的一篇博客下有位朋友留言提到了“将多张图片拼接成多张大图”的问题,这一系列的博客已经写了三篇了,这是第四篇了,后三篇全都是基于广大博友的热心提问而成型的,十分感谢各位的关注,让我们一起进步吧~~~

    先放上之前的三篇吧,都是姊妹篇:

    1.使用python将多张图片拼接成大图:https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/83413009

    2.基于python的多张不同宽高图片拼接成大图:https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/90143367

    3.基于python的多张不同宽高图片拼接成大图——行自适应:https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/90712741

    今天的标题在前边的基础上再次开辟新的角度,我们之前都是将多张图片拼接成一张大图,而这次则是拼接任意张大图,当然,这个任意张也不是很严谨,还是会有些限制的,如果后续有需要我们再进一步的探讨,大家感兴趣的话可以参考前几篇博客,然后对本篇进行升级,我们这次就做最简单的工作,将一定数量的图片拼接成目标张数的大图~~

    既然这个问题是由热心博友提出的,那我们就按照他的需求来设定参数吧:

    这里边有几个点:名字顺序、四个一组、拼接后的图片放在一个文件夹下

    首先是名字顺序,我在之前的博客中提到过这个问题,python的库函数对下标的识别和我们认识的不太一样(这一点可能会有局限性,欢迎大佬们指正),比如我们对图片进行标注,顺序为1,2,3……,9,10,11,12……,这是我们认为的顺序,但python不会这么想,它是从左边数第一位作为基准开始识别的,比如他会认为11在2前边,这样的话我们标注图片时可以使用基数分类标注,比如,11,12……21,22……31,32等,如上边博友提到的1.1,1.2就更规范了,还是用事实说话吧,先看看我的图片集:

    看我们获取图片名字后的输出:

    其次是四个一组,本例中我们一共有20张图片,共输出五张大图,其实这一块我想了很久,尤其是今天我这脑子还有点懵,反应迟钝,思考这种问题总是卡壳,最后修修补补算是顺利完工了吧,可能代码不是最简洁的,但这一需求还是可以满足的,关于这一点我们后边再聊~

    最后是输出图片放到统一文件夹,这个只需要设置输出路径即可,我们代码里已经标明了,ok,那就上代码吧:

    #!/usr/bin/env python 
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import PIL.Image as Image
    
    import os
    
    IMAGES_PATH = 'D:\Mafengwo\photo\五月坦桑的暖风,非洲原野的呼唤\\'  # 图片集地址
    
    IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG']  # 图片格式
    
    IMAGE_SIZE = 256  # 每张小图片的大小
    
    IMAGE_ROW = 2  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几行
    
    IMAGE_COLUMN = 2  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几列
    
    IMAGE_SAVE_PATH = 'E:\photo\\final'  # 图片转换后的地址,即我们的图片输出路径
    
    # 获取图片集地址下的所有图片名称
    
    image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
    
                   os.path.splitext(name)[1] == item]
    
    # 定义图像拼接函数
    
    def image_compose():
    
        for i in range(1, int(len(image_names) / (IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN)) + 1):     #循环的次数为目标输出大图的数量
    
            to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE))  # 创建一个新图
    
            # 循环遍历,把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
            for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
    
                for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
    
                    from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[(i-1)*IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN + IMAGE_COLUMN*(y-1)+x-1]).resize(
    
                        (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), Image.ANTIALIAS)  #每次顺序找到四张图片然后生成一张2×2的大图
    
                    to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
    
            print(to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH+str(i)+".jpg"))  # 保存新图
    
    image_compose()  # 调用函数
    

    我是在第一篇博客的基础上改的,由于有好几个月没有看这一块的知识了,感觉很毛躁,有很多种方案却不知该如何落地,反正就是各种改吧,最后的成型如上所示,当时主要卡在了这里:

    Image.open(IMAGES_PATH + image_names[(i-1)*IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN + IMAGE_COLUMN*(y-1)+x-1])

    现在大家看到的是三层循环,在原来对行列循环的基础上添加了输出多张图片的循环,其实一开始我是搞了四层循环,结果就在这里停顿了很久,第四层循环主要是解决获取不同位置图片的问题,我设置了变量z,取值依次为1,2,……行×列,对应到本例中也就是1,2,3,4;但这里由于循环之间的嵌套并且不能交叉进行就导致了输出了各种奇形怪状的图片,最后我就尝试寻找变量z和xy之间的关系,然后发现前者完全可以由后者表示,并且只是在前篇博客代码基础上添加

    (i-1)*IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN

    即可,真的是绕了个大弯,最后又回到了最初,人生亦是如此吧……

    最后关于保存路径,可以在IMAGE_SAVE_PATH中设置,其中final是我们图片的名称(准确的说应该是部分名称,为了区分不同图片我们还加入了可变的数字“i”,这样更加直观标准)

    ok,这就是本篇的全部内容了,还是那句话,欢迎各位的提问,让我们共同进步~

    如果文章对您有一点点帮助,还请打赏一二,您的鼓励是我前进的不竭动力

    2019.10.14更新

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  • 使用python将张图片拼接成大图

    万次阅读 多人点赞 2018-10-26 12:27:02
    实在是不知道该用什么标题,就这么简单直白吧。。 上次爬取了马蜂窝的游记图片,并解决了PIL模块的导入问题,现在直奔主题吧: import PIL.Image as Image ...IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG'] # ...

    实在是不知道该用什么标题,就这么简单直白吧。。

    上次爬取了马蜂窝的游记图片,并解决了PIL模块的导入问题,现在直奔主题吧:

    import PIL.Image as Image
    import os
    
    IMAGES_PATH = 'D:\Mafengwo\photo\五月坦桑的暖风,非洲原野的呼唤\\'  # 图片集地址
    IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG']  # 图片格式
    IMAGE_SIZE = 256  # 每张小图片的大小
    IMAGE_ROW = 5  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几行
    IMAGE_COLUMN = 4  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几列
    IMAGE_SAVE_PATH = 'final.jpg'  # 图片转换后的地址
    
    # 获取图片集地址下的所有图片名称
    image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
                   os.path.splitext(name)[1] == item]
    
    # 简单的对于参数的设定和实际图片集的大小进行数量判断
    if len(image_names) != IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN:
        raise ValueError("合成图片的参数和要求的数量不能匹配!")
    
    # 定义图像拼接函数
    def image_compose():
        to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE)) #创建一个新图
        # 循环遍历,把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
        for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
            for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
                from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (y - 1) + x - 1]).resize(
                    (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),Image.ANTIALIAS)
                to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
        return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH) # 保存新图
    image_compose() #调用函数

    前边设置了很多变量,都很直观,然后时获取图片的名称以及对需要拼接图片的数量进行检查,比如你要拼接5*5的大图,那就需要25张图片,最后是我们的主函数,依次遍历,主要还是利用了Image模块的强大功能,我们需要做的就是无缝对接~~

    效果如下:

    ——————————————————   分割线   —————————————————————

    2019.10.14更新

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  • 基于python的张不同宽高图片拼接成大图

    千次阅读 热门讨论 2019-05-12 18:49:29
    半年前写过一篇将张图片拼接成大图的博客,是讲的把所有图片先转换为256×256的图片后再进行拼接,今天看到一个朋友的评论说如何拼接非正方形图片,如47×57,之前有个朋友也问过这个,我当时理解错了,以为是要把...

           半年前写过一篇将多张图片拼接成大图的博客,是讲的把所有图片先转换为256×256的图片后再进行拼接,今天看到一个朋友的评论说如何拼接非正方形图片,如47×57,之前有个朋友也问过这个,我当时理解错了,以为是要把不同尺寸的照片如32×45、56×75等拼接成大图,当时还纳闷,那不是很难看吗,还得填充非图片元素,emmm,只怪当年太天真。。

            于是乎搞了下非方形图片的拼接,上代码:

    #!/usr/bin/env python 
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import PIL.Image as Image
    
    import os
    
    IMAGES_PATH = 'D:\Mafengwo\photo\五月坦桑的暖风,非洲原野的呼唤\\'  # 图片集地址
    
    IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG']  # 图片格式
    
    IMAGE_SIZE_W = 47  # 每张小图片的宽
    IMAGE_SIZE_H = 57  # 每张小图片的高
    
    IMAGE_ROW = 5  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几行
    
    IMAGE_COLUMN = 4  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几列
    
    IMAGE_SAVE_PATH = 'final.jpg'  # 图片转换后的地址
    
    # 获取图片集地址下的所有图片名称
    
    image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
                   os.path.splitext(name)[1] == item]
    
    # 简单的对于参数的设定和实际图片集的大小进行数量判断
    if len(image_names) != IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN:
        raise ValueError("合成图片的参数和要求的数量不能匹配!")
    
    # 定义图像拼接函数
    def image_compose():
        to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE_W, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE_H))  # 创建一个新图
    
        # 循环遍历,把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
    
        for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
    
            for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
                from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (y - 1) + x - 1]).resize(
    
                    (IMAGE_SIZE_W, IMAGE_SIZE_H), Image.ANTIALIAS)#重塑(统一)照片的大小
    
                to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE_W, (y - 1) * IMAGE_SIZE_H))
                # im.paste(image, position)---粘贴image到im的position(左上角)位置。
    
        return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH)  # 保存新图
    
    
    image_compose()  # 调用函数
    

    对比之前的博客,没有改动太多,只是太久没看了,又梳理了一遍,把之前的方形图片的边长IMAGE_SIZE拆分成了矩形的长和宽,当然习惯称之为高和宽

    这里需要注意的就是下面两处用到IMAGE_SIZE_W和IMAGE_SIZE_H的地方,注释已经说清楚了,我们先是把需要拼接的各种尺寸的图片统一塑形为47×57大小的图片,然后依次粘贴到我们创建的新图中,这里的paste方法中位置指的是图片的左上角,从该处粘贴一张IMAGE_SIZE_W×IMAGE_SIZE_H大小的图片,他这个顺序就是从第一行开始依次粘贴,只不过位置是从0开始的,可以理解成一次粘贴到(0,0),(0,1),(0,2)…………(1,0),(1,1)…………位置上,区别的就是我们这里粘贴的不是一个点而是一张有宽高的图片,所以第一张图片粘贴位置是(0,0),第二张是(IMAGE_SIZE_W,0),第三张是(IMAGE_SIZE_W*2,0)就这么先搞定第一行再走第二行,一直这么下去。。

    还是原来的图片,看下不同的效果:

    展开全文
  • 上次关于拼接图片的博客是固定行列的,原理就是提前创建一个大小为“行×列”的图像,然后依次遍历需要拼接的图片集,粘贴到对应的位置上,今天一个朋友提到了让行或列之中的一个自适应,也就是固定一个值,另一个不...

    上次关于拼接图片的博客是固定行列的,原理就是提前创建一个大小为“行×列”的图像,然后依次遍历需要拼接的图片集,粘贴到对应的位置上,今天一个朋友提到了让行或列之中的一个自适应,也就是固定一个值,另一个不确定,并且不再受制于拼接图片的数量,即不用强制性满足:len(image_names) == IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN,比如我们拼接5×5大小的图片,在之前就必须要求你的图片集有25张照片,而现在只要大于20张就ok了(因为前四行有20张,第五行至少有一张,不然就太突兀了,另外如果图片大于25张也不要紧,就是之后的不显示嘛,也不会报错)

    由于本人水平有限,又很久没看这一块了,完全是凭借最基本的思维来设计的代码,肯定不是最佳的,还望各位大佬多多指教,之后有时间会继续优化,再深入了解一下这一块的有效方法,猜测或许会有现成的方法可以直接调用来完成本次的任务。

    本篇基于之前的博客改写:https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/90143367#comments

    上代码吧:

    # !/usr/bin/env python
    
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    
    import PIL.Image as Image
    
    import os
    
    IMAGES_PATH = 'D:\Mafengwo\photo\五月坦桑的暖风,非洲原野的呼唤\\'  # 图片集地址
    
    IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG']  # 图片格式
    
    IMAGE_SIZE_W = 47  # 每张小图片的宽
    
    IMAGE_SIZE_H = 57  # 每张小图片的高
    
    IMAGE_SAVE_PATH = 'final.jpg'  # 图片转换后的地址
    
    # 获取图片集地址下的所有图片名称
    
    image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
                   os.path.splitext(name)[1] == item]
    
    IMAGE_ROW = len(image_names)//4+1  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几行,在这里行是自适应的
    
    IMAGE_COLUMN = 4  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几列
    
    # 定义图像拼接函数
    def image_compose():
        to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE_W, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE_H))  # 创建一个新图
    
        # 循环遍历,把每张图片按顺序粘贴到对应位置上(除去最后一行)
        for y in range(1, IMAGE_ROW):
    
            for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
    
                from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (y - 1) + x - 1]).resize(
                    (IMAGE_SIZE_W, IMAGE_SIZE_H), Image.ANTIALIAS)  # 重塑(统一)照片的大小
    
                to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE_W, (y - 1) * IMAGE_SIZE_H))
                # im.paste(image, position)---粘贴image到im的position(左上角)位置。
    
        #最后一行照片特殊处理
        for x in range(1, len(image_names)-IMAGE_COLUMN * (IMAGE_ROW-1)+ 1):
    
            from_image1 = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (IMAGE_ROW-1) + x - 1]).resize(
                (IMAGE_SIZE_W, IMAGE_SIZE_H), Image.ANTIALIAS)  # 重塑照片的大小
    
            to_image.paste(from_image1, ((x - 1) * IMAGE_SIZE_W, (IMAGE_ROW - 1) * IMAGE_SIZE_H))
    
        return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH)  # 保存新图
    
    image_compose()  # 调用函数
    

    基本思想就是先确定列,然后让行根据图片总数自适应,大家注意

    len(image_names)//4+1

    这里的“//”是整数除法,值为不大于结果的最大整数,区别于浮点数除法“/”,该运算值为浮点结果;

    前IMAGE_ROW-1行和之前一样顺序粘贴,到最后一行需要特殊处理以下,不然会报索引溢出的错误,因为可能会存在最后一行不满的情况;

    大概就是这么个情况,代码很粗糙,继续改进~~

    比如我们现在有19张照片,那么最后一个图片所占用的位置就是黑色的:

    同理也可以实现固定行,使得列自适应,一个套路……

    另外之前那个朋友也提到了他的照片是以列序为主的,也就是先拼第一列再拼第二列,区别于上边的行序为主,这个相对于本篇就简单多了,在上一篇博客的基础上只需要改动三个地方就可以了:

    1.把第36和第38行代码中的IMAGE_ROW和IMAGE_COLUMN互换;

    2.把第39行的IMAGE_COLUMN改为IMAGE_ROW;

    3.将第43行的xy互换

    对照代码如下:

        for y in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
    
            for x in range(1, IMAGE_ROW + 1):
    
                from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_ROW * (y - 1) + x - 1]).resize( (IMAGE_SIZE_W, IMAGE_SIZE_H), Image.ANTIALIAS)  # 重塑(统一)照片的大小
    
                to_image.paste(from_image, ((y - 1) * IMAGE_SIZE_W, (x - 1) * IMAGE_SIZE_H))
    

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    本系列文章为作者原创,初载于我们的...图像拼接是计算机视觉中一个有趣的领域,它把来自个不同视角相机的图像变换到同一视角下,无缝拼接一张宽视野图像(比如360度全景,甚至360度*180度的球面全景)。上
  • 、明确图像拼接整体流程 提供组图像集,实现特征匹配(相邻图像之间要有重复区域) 通过匹配特征计算图像之间的变换结构 利用图像变换结构,实现图像映射 针对叠加后的图像,采用APAP之类的算法,对齐特征点...
  • 遥感图像预处理之图像拼接与裁剪

    万次阅读 多人点赞 2015-10-17 14:53:26
    遥感图像拼接与裁剪 ...二、试验原理: 1、图像拼接原理:ENVI的图像拼接功能提供交互式的方式将没有地理坐标或者有地理坐标的幅图像合并,生成幅单一的合成图像。2、图像裁剪原理:通常按照行政区划边...
  • 比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的,这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨率高得。大家应该知道,我们编写的应用程序都是有一定内存限制的,程序占用了过高的内存就容易出现OOM(OutOf...
  • 快速方法就是用数码大师做一个拼图视频。先把图片都导入进去,然后插入短视频,一半图片一半视频的拼接,就可以发到朋友圈,成为会动的拼图视频。 话不说,直接分享制作拼图视频的快速技巧: 1.先把图片导入到数码...

空空如也

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很多小图拼成一个大图