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Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

时间:2021-12-15 00:20     来源/作者:Saggitarxm

业务说明:

此示例脚本作用,包含方法和逻辑:图像读取,图片尺寸读取,重置图片大小,图片等比缩放,图片拼接,图片覆盖与堆叠(子母图)

图片展示:

单张素材:

origin_image.jpg

Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

result_image.jpg

Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

face_image.jpg

Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

 拼接结果示例图:

Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

拼接和堆叠完成后示例:

Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

拼接和堆叠完成后示例2:

Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

拼接和堆叠完成后示例3: 

Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

代码示例:

import os
import time
from os import listdir
from PIL import Image
from loguru import logger
from PIL import Image
 
 
def image_synthesis(mother_img, son_img, save_img, size_data, coefficient=2.5, coordinate=None):
    """
    mother_img="C:/Users/Administrator/Desktop/QRCode/b.jpg",
    son_img="C:/Users/Administrator/Desktop/QRCode/y.png",
    save_img="C:/Users/Administrator/Desktop/QRCode/newimg.png",
    coordinate=None#如果为None表示直接将子图在母图中居中也可以直接赋值坐标
    # coordinate=(50,50)
    :param mother_img: 母图
    :param son_img: 子图
    :param save_img: 保存图片名
    :param size_data: 母图的高
    :param coefficient: 子图相对于母图高度压缩系数
    :param coordinate: 子图在母图的坐标 (50, 100)- (距离Y轴水平距离, 距离X轴垂直距离)
    :return:
    """
    # 将图片赋值,方便后面的代码调用
    M_Img = Image.open(mother_img)
    S_Img = Image.open(son_img)
 
    # 给图片指定色彩显示格式
    M_Img = M_Img.convert("RGBA")  # CMYK/RGBA 转换颜色格式(CMYK用于打印机的色彩,RGBA用于显示器的色彩)
 
    # 获取图片的尺寸
    M_Img_w, M_Img_h = M_Img.size  # 获取被放图片的大小(母图)
    logger.info(f"母图尺寸:{M_Img.size}")
    S_Img_w, S_Img_h = S_Img.size  # 获取小图的大小(子图)
    logger.info(f"子图尺寸:{S_Img.size}")
 
    son_resize_h = size_data / coefficient
    factor = son_resize_h / S_Img_h if son_resize_h > S_Img_h else S_Img_h / son_resize_h  # 子图缩小的倍数1代表不变,2就代表原来的一半
    logger.info(f"子图重置比例: {factor}")
    size_w = int(S_Img_w / factor)
    size_h = int(S_Img_h / factor)
 
    # 防止子图尺寸大于母图
    if S_Img_w > size_w:
        logger.info(f"防止子图尺寸大于母图")
        S_Img_w = size_w
    if S_Img_h > size_h:
        logger.info(f"防止子图尺寸大于母图")
        S_Img_h = size_h
 
    # 重新设置子图的尺寸
    icon = S_Img.resize((S_Img_w, S_Img_h), Image.ANTIALIAS)
    logger.info(f"重置后子图尺寸:{(S_Img_w, S_Img_h)}")
 
    try:
        if not coordinate or coordinate == "":
            w = int((M_Img_w - S_Img_w) / 2)
            h = int((M_Img_h - S_Img_h))
            coordinate = (w, h)
            # 粘贴子图到母图的指定坐标(当前水平居中,垂直靠下)
            M_Img.paste(icon, coordinate, mask=None)
        else:
            logger.info("已经指定坐标")
            # 粘贴子图到母图的指定坐标(指定坐标)
            M_Img.paste(icon, coordinate, mask=None)
    except:
        logger.info("坐标指定出错 ")
    # 保存图片
    M_Img.save(save_img)
    return save_img
 
 
def image_stitching(origin_img_path, result_img_path, output_img_path, size_data):
    # 获取当前文件夹中所有JPG图像
    # im_list = [Image.open(fn) for fn in listdir() if fn.endswith(".jpg")]
 
    origin_data = Image.open(origin_img_path)
    result_data = Image.open(result_img_path)
 
    M_Img_w, M_Img_h = origin_data.size  # 获取被放图片的大小
    logger.info(f"待拼接图片的原尺寸: {(M_Img_w, M_Img_h)}")
 
    # 图片转化尺寸(注:此业务中,origin和result均为尺寸比例相同的图片(宽高比相同的图片))
    factor = M_Img_h / size_data if size_data > M_Img_h else size_data / M_Img_h  # 子图缩小的倍数1代表不变,2就代表原来的一半
    size_w = int(M_Img_w / factor)
    logger.info(f"待拼接图片重置尺寸: {(size_w, size_data)}")
 
    origin_img = origin_data.resize((size_w, size_data), Image.BILINEAR)
    result_img = result_data.resize((size_w, size_data), Image.BILINEAR)
 
    image_list = [origin_img, result_img]
 
    # 单幅图像尺寸
    width, height = image_list[0].size
    logger.info(f"--- width = {width}, height = {height}")
 
    # 创建空白长图
    result = Image.new(image_list[0].mode, (width * len(image_list), height))
 
    # # 拼接图片
    for i, im in enumerate(image_list):
        result.paste(im, box=(i * width, 0))
 
    # 保存图片
    result.save(output_img_path)
    return stitching_img_path
 
 
if __name__ == "__main__":
    """图片拼接与堆叠合成脚本"""
 
    # root_path = "./1000x966"
    root_path = "./500x841"
    # root_path = "./1000x667"
 
    size_data = 1280  # 原图重制尺寸值 TODO 实现图片重制大小的时候按比例进行宽高的缩放
    origin_img_path = os.path.join(root_path, "origin_image.png")
    result_img_path = os.path.join(root_path, "result_image.png")
    face_img_path = os.path.join(root_path, "face_image.png")
    stitching_img_path = os.path.join(root_path, "stitching_.png")
 
    # 两图左右拼接
    last_img_path = image_stitching(origin_img_path, result_img_path, stitching_img_path, size_data)
    logger.info(f"左右拼接完成 ---")
 
    # 覆盖小图片到拼接图居中靠下
    synthesis_img_path = os.path.join(root_path, "synthesis_.png")
    res = image_synthesis(last_img_path, face_img_path, synthesis_img_path, size_data,
                          # coordinate=(100, 500)
                          )
    logger.info(f"--- end --- res = {res}")

到此这篇关于Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程的文章就介绍到这了,更多相关Python图像处理之图片拼接和堆叠内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家!

原文链接:https://blog.csdn.net/xuezhangjun0121/article/details/119060013

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