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Python图像处理之图片拼接和堆叠案例教程

作者:Saggitarxm  发布时间:2022-04-08 13:36:04 

标签:Python,图像处理,图片拼接和堆叠

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}")

来源:https://blog.csdn.net/xuezhangjun0121/article/details/119060013

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