python将多张图片拼成一张矩阵图,合成一张大图

用Python实现将多张图片排列成n*m的图像矩阵图


目录

  • 引言
  • 环境准备
  • 代码实现
  • 效果演示
  • 总结

引言

在图像处理和图像展示的应用中,将多张图片排列成一个图像矩阵图是一个常见的需求。本博客介绍如何使用Python实现将12张图片排列成n*m的图像矩阵图。

环境准备

为了实现这个目标,我们需要安装Pillow库。Pillow是Python中一个强大的图像处理库,它提供了丰富的图像处理功能。

你可以使用以下命令来安装Pillow库:

pip install Pillow

代码实现

下面是Python代码的实现步骤:

  1. 导入所需的库:
from PIL import Image
  1. 加载图片:
images = []
for i in range(0, 12): # 加载12张图片,假设图片名分别为0.jpg, 1.jpg, ..., 11.jpg
    image_path = f"{i}.jpg"
    image = Image.open(image_path)
    images.append(image)
  1. 创建一个空白图像,并计算结果图像的大小:
result_width = images[0].width * m
result_height = images[0].height * n
result_image = Image.new("RGB", (result_width, result_height))
  1. 将图片拼接到空白图像上:
for i in range(n):
    for j in range(m):
        image_index = i * m + j
        result_image.paste(images[image_index], (j * images[0].width, i * images[0].height))
  1. 展示和保存图像:
result_image.show()
result_image.save("output.jpg")

效果演示

下面是将12张图片排列成3*4图像矩阵的示例图像:

12

总结

本博客介绍了如何使用Python和Pillow库将12张图片排列成n*m的图像矩阵图。你可以根据需要修改代码以适应不同的图片数量和排列方式。

希望本博客能帮助你实现你的图像处理需求。谢谢阅读!

完整代码


def arrange():
    from PIL import Image
    import numpy as np

    # 加载12张图片,假设图片名分别为0.jpg, 1.jpg, ..., 11.jpg
    images = []
    for i in range(0, 12):
        image_path = f"/home/you/pic/{i}.jpg"
        image = Image.open(image_path)
        images.append(image)

    # 创建一个空白图像,用于拼接图片
    result_width = images[0].width * 4
    result_height = images[0].height * 3
    result_image = Image.new("RGB", (result_width, result_height))

    # 将图片拼接到空白图像上
    for i in range(3):
        for j in range(4):
            image_index = i * 4 + j
            result_image.paste(images[image_index], (j * images[0].width, i * images[0].height))

    # 展示和保存拼接后的图像
    result_image.show()
    result_image.save("output1.jpg")




if __name__ == '__main__':
    import cv2
    import os
    # 以下代码是先把多张图片处理成相同尺寸,并按照0~11.jpg命名(假设有12张图片)
	# 存放原图片的文件夹路径
    path = r"/home/you/pic" 
    list = os.listdir(path)
    for index, i in enumerate(list):
        l = r"/home/you/pic/{}".format(i)
        img = cv2.imread(l)
        # 将尺寸处理成640*640
        img = cv2.resize(img, (640, 640))
        # 处理后的图片名
        s = r"/home/you/{}.jpg".format(index)  
        cv2.imwrite(s, img)
    
    arrange()

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/52893.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【C# 6.0】云LIS平台源码

基于云计算的区域LIS平台为医疗机构改善患者服务质量提供了强有力的支持,“以患者为核心”这一理念得到了充分实现,可以解决各医院LIS建设水平参差不齐的现状,并完善各医院内LIS系统的功能,实现数据标准统一、功能完善、性能可靠&…

F5 LTM 知识点和实验 2-负载均衡基础概念

第二章:负载均衡基础概念 目标: 使用网页和TMSH配置virtual servers,pools,monitors,profiles和persistence等。查看统计信息 基础概念: Node一个IP地址。是创建pool池的基础。可以手工创建也可以自动创…

【计算机网络】应用层协议 -- 安全的HTTPS协议

文章目录 1. 认识HTTPS2. 使用HTTPS加密的必要性3. 常见的加密方式3.1 对称加密3.2 非对称加密3.3 非对称加密对称加密 4. 引入CA证书4.1 CA认证4.2 数据签名4.3 非对称机密对称加密证书认证4.4 常见问题 5. 总结 1. 认识HTTPS HTTPS全称为 Hyper Text Tranfer Protocol over …

页面访问控制远程仓库

页面访问权限控制 什么是jwt身份认证 在前后端分离模式的开发中,服务器如何知道来访者的身份呢? 在登录后,服务器会响应给用户一个 令牌 (token)令牌中会包括该用户的id等唯一标识浏览器收到令牌后,自己…

【极大似然性】不同函数(均方误差、交叉熵、KL 散度)不同结局(1/2)

Kowshik chilamkurthy 一、说明 很多时候,数据科学家和机器学习从业者并不欣赏不同损失指标之间的数学和直观关系,如负对数似然、交叉熵、最大似然估计、Kullback-Leibler (KL) 散度,以及最重要的均方误差。如果我说KL…

Windows11+Opencv+Clion编译源码

Windows11OpencvClion编译源码 参考:https://www.robotsfan.com/posts/69395e08.html 注意事项 编译过程中使用的软件,开源码等所有工具的安装路径一定不要有中文和空格。cmake过程会下载一些文件,如果是局域网的话可能下载不下来&#xf…

哈工大计算机网络课程网络安全基本原理详解之:消息完整性与数字签名

哈工大计算机网络课程网络安全基本原理详解之:消息完整性与数字签名 这一小节,我们继续介绍网络完全中的另一个重要内容,就是消息完整性,也为后面的数字签名打下基础。 报文完整性 首先来看一下什么是报文完整性。 报文完整性…

C++ ------ 模板初阶

文章目录 泛型编程模板函数模板概念原理函数模板的实例化类模板 泛型编程 我们在实现交换函数的时候,只能实现一个数据类型的交换函数,想要在C中完成对应类型数据的交换一种方法是使用函数重载,就像下面这样 void Swap(int& left, int&am…

开发一个RISC-V上的操作系统(五)—— 协作式多任务

目录 往期文章传送门 一、什么是多任务 二、代码实现 三、测试 往期文章传送门 开发一个RISC-V上的操作系统(一)—— 环境搭建_riscv开发环境_Patarw_Li的博客-CSDN博客 开发一个RISC-V上的操作系统(二)—— 系统引导程序&a…

【C++】类和对象(下)

1、初始化列表 初始化列表:以一个冒号开始,接着是一个以逗号分隔的数据成员列表,每个"成员变量"后面跟一个放在括号中的初始值或表达式。 class Date { public:Date(int year, int month, int day): _year(year), _month(month), _…

OpenLayers实战进阶专栏目录,OpenLayers实战案例,OpenLayers6实战教程

前言 本篇作为OpenLayers实战进阶教程的目录,用于整理汇总专栏所有文章,方便查找。 OpenLayers是前端最流行的JS二维地图引擎之一。 反馈建议 OpenLayers系列-交流专区,建议和问题反馈 Openlayers实战进阶 Openlayers实战,O…

全志F1C200S嵌入式驱动开发(lcd屏幕驱动)

【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 lcd RGB屏幕作为比较经济、实用的显示工具,在实际场景中使用较多。它的信号来说,一般也比较简单,除了常规的数据信号,剩下来就是行同步、场同步、数据使能和时钟信号了。数据信…

Pytorch深度学习-----神经网络之池化层用法详解及其最大池化的使用

系列文章目录 PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装 Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类 Pytorch深度学习------TensorBoard的使用 Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用(ToTensor,Normalize,Resize ,Co…

Python批量将Excel内指定列的数据向上移动一行

本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下大量的Excel表格文件,对其中的每一个文件加以操作——将其中指定的若干列的数据部分都向上移动一行,并将所有操作完毕的Excel表格文件中的数据加以合并,生成一个新的Excel文件的方法。 首…

虚拟机(VMware)安装Linux(Ubuntu)安装教程

清华大学开源网站镜像站网址:清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 进入之后在搜索框中搜索“ubuntu” 直接点击箭头所指的蓝色字体“ubuntu-20.04.1-desktop-amd64.iso”即可下载

一起学算法(位运算篇)

1.位运算 1.二进制数值表示 在计算机中,我们可以用单纯的0和1来表示数字,一般不产生歧义,我们会在数字的右下角写上它的进制,例如:1010(10)其表示的是1010,1010(2&#…

Windows下安装HBase

Windows下安装HBase 一、HBase简介二、HBase下载安装包三、环境准备3.1、 JDK的安装3.2、 Hadoop的安装 四、HBase安装4.1、压缩包解压为文件夹4.2、配置环境变量4.3、%HBASE_HOME%目录下新建临时文件夹4.4、修改配置文件 hbase-env.cmd4.4.1、配置JAVA环境4.4.2、set HBASE_MA…

【css】背景图片附着

属性&#xff1a;background-attachment 属性指定背景图像是应该滚动还是固定的&#xff08;不会随页面的其余部分一起滚动&#xff09;。 background-attachment: fixed&#xff1a;为固定&#xff1b; background-attachment: scroll为滚动 代码&#xff1a; <!DOCTYPE h…

【1.4】Java微服务:服务注册和调用(Eureka和Ribbon实现)

✅作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是 Meteors., 向往着更加简洁高效的代码写法与编程方式&#xff0c;持续分享Java技术内容。 &#x1f34e;个人主页&#xff1a;Meteors.的博客 &#x1f49e;当前专栏&#xff1a; 微服务 ✨特色专栏&#xff1a; 知识分享 &#x…

企业数据,大语言模型和矢量数据库

随着ChatGPT的推出&#xff0c;通用人工智能的时代缓缓拉开序幕。我们第一次看到市场在追求人工智能开发者&#xff0c;而不是以往的开发者寻找市场。每一个企业都有大量的数据&#xff0c;私有的用户数据&#xff0c;自己积累的行业数据&#xff0c;产品数据&#xff0c;生产线…