python图片合成的示例

python的PIL库简直好用的不得了，PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数，关于Image库的介绍和使用，看这里：http://effbot.org/imagingbook/image.htm

这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景，做一下图片的合成

图片可以看作是很多像素点组成的，每个像素点都是一个RGB颜色，(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了，我们可以在一张新的RGB色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素，下一个像素点取图片二的像素，直到遍历完成，代码如下：

from PIL import Image

##这里采用传入图片地址调用此函数

#这个方法目前不支持按比例合成，默认为1：1
#各取一个像素点合并，传入的参数为两张图片的地址
def merge1(img1_address,img2_addess):
status=100
#状态码100为正常
#  200为地址错误
try:
 img1=Image.open(img1_address)
 img2=Image.open(img2_address)
except:
 status=200
 img_new=""
else:
 width=min(img1.size[0],img2.size[0])
 height=min(img1.size[1],img2.size[1])
 print(width,height)
 img_new = Image.new('RGB',(width,height))
 for x in range(width):
  for y in range(height):
   if y％2==0:
    pixel=img1.getpixel((x,y))
    img_new.putpixel((x,y),pixel)
   else:
    pixel=img2.getpixel((x,y))
    img_new.putpixel((x,y),pixel)
finally:
 return img_new,status

上述代码会返回一张新的图片和一个状态码，接受的时候用两个变量接受

另一种方法是每个像素点各取％50的原图片的颜色，然后把像素点放置在对应位置，为了功能更加强大，我把两者的混合比例设为可调，默认是50％的比例，代码如下：

from PIL import Image

#将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点
#传入的参数为两张图片的地址和比例
#如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准
def merge2(img1_address,img2_address,percent1=0.50,percent2=0.50):
status=100
#状态码100为正常
#  200为地址错误
try:
 img1=Image.open(img1_address)
 img2=Image.open(img2_address)
except:
 status=200
 img_new=""
else:
 if percent1+percent2!=1:
  percent2=1-percent1
 width = min(img1.size[0],img2.size[0])
 height = min(img1.size[1],img2.size[1])
 img_new = Image.new('RGB',(width,height))
 for x in range(width):
  for y in range(height):
   r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y))
   r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y))
   r=int(percent1*r1+percent2*r2)
   g=int(percent1*g1+percent2*g2)
   b=int(percent1*b1+percent2*b2)
   img_new.putpixel((x,y),(r,g,b))
finally:
 return img_new,status

返回的参数与上述相同
 如果想要保存图片可用image.save()函数保存

总的代码如下：

from PIL import Image

##这里采用传入图片地址调用此函数

#这个方法目前不支持按比例合成，默认为1：1
#各取一个像素点合并，传入的参数为两张图片的地址
def merge1(img1_address, img2_addess, direct):
status=100
#状态码100为正常
#  200为地址错误
try:
 img1=Image.open(img1_address)
 img2=Image.open(img2_address)
except:
 status=200
 img_new=""
else:
 width=min(img1.size[0], img2.size[0])
 height=min(img1.size[1], img2.size[1])
 print(width,height)
 img_new = Image.new('RGB',(width, height))
 for x in range(width):
  for y in range(height):
   if y％2 == 0:
    pixel = img1.getpixel((x,y))
    img_new.putpixel((x,y), pixel)
   else:
    pixel = img2.getpixel((x,y))
    img_new.putpixel((x,y), pixel)
finally:
 return status

#将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点
#传入的参数为两张图片的地址和比例
#如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准
def merge2(img1_address, img2_address, direction, percent1):

status = 100
#状态码100为正常
# 200为地址错误
try:
 img1 = Image.open(img1_address)
 img2 = Image.open(img2_address)
except:
 status = 200
 img_new = ""
else:
 percent2 = 1 - percent1
 width = min(img1.size[0], img2.size[0])
 height = min(img1.size[1], img2.size[1])
 img_new = Image.new('RGB', (width,height))
 for x in range(width):
  for y in range(height):
   r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y))
   r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y))
   r = int(percent1 * r1 + percent2 * r2)
   g = int(percent1 * g1 +percent2 * g2)
   b = int(percent1 * b1 +percent2 * b2)
   img_new.putpixel((x,y),(r,g,b))
 img_new.save(direction)
 #img_new.show()
finally:
 return status
#切记在接受返回信息时先判断状态码是否异常，如果正确再执行相应操作
if __name__=='__main__':

img1_address = "B:\Picture\YourName\1.jpg"
img2_address = "B:\Picture\YourName\2.jpg"
direction = "D:/Python/PyQt/课程设计/merges/merge9.png"
status = merge2(img1_address, img2_address, direction, 0.30)
print(status)

当然，我发现Image库中有Image.blend(image1, image2, alpha)这个混合图片的函数，还没看源码，不知道他是用什么方法实现的。

原先的两张照片：

合成后的照片：

左图是方法一，右图是方法二

优劣： 
方法一不易造成曝光过度，因为实际的像素点并没改动，只是间隔变大了，但这样可能会造成轮廓不清晰 
方法二在比例适当时效果是优于方式一的，但比例不合适就会看起来像曝光过度一样，示例中方法二用的比例是0.3：0.7，又是比例不当效果会很糟糕，孰优孰劣请按效果好坏使用。

来源：https://cloud.tencent.com/developer/article/1570257