Python 实现海报图片拼接

柔情只为你懂 2021-11-09 01:52 390阅读 0赞

## Python 实现图片拼接 ##

最近写了一片文章：[「有点好奇」我都追过哪些美剧][Link 1]，文章配图时想把看过的美剧海报拼接成一张图。

第一个想到的是使用 PS 导入拼接，但这种做法显得不够极客，于是决定使用 Python 代码实现图片拼接。

首先原图片是 24 张美剧海报图片，需要将其拼接为一张 3\*8 的图片。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3OTU0MDg2_size_16_color_FFFFFF_t_70]

上图拼接效果如下：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3OTU0MDg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 代码实现 ###

对于图片的合并，需要读取本地图片，同时使用到 PIL 模块。因此如果你未安装此模块，可以使用 pip 进行安装。

模块代码如下：

import PIL.Image as Image
    import os

随后定义一些常量：

IMAGES_PATH = './serials/'  # 图片集地址
    IMAGE_WIDTH = 200  # 每张小图片的宽度
    IMAGE_HEIGHT = 300 # 每张小片的高度
    IMAGE_ROW = 3  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
    IMAGE_COLUMN = 8  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几列
    IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG', 'png']  # 图片格式
    IMAGE_SAVE_PATH = 'final.jpg'  # 图片转换后的地址

这里需要对读取到照片数量进行判断：

# 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！")

最后通过循环对图片进行拼接：

# 定义图像拼接函数
    def image_compose():
        to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_WIDTH, IMAGE_ROW * IMAGE_HEIGHT)) #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_WIDTH, IMAGE_HEIGHT),Image.ANTIALIAS)
                to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_WIDTH, (y - 1) * IMAGE_HEIGHT))
        return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH) # 保存新图
    image_compose() #调用函数

运行后拼接的图片如下图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3OTU0MDg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
完整代码可以移步 [Github][] 查看。

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![在这里插入图片描述][20190315083756375.png]

[Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDQzMDAwNg==&mid=2247485370&idx=1&sn=b9e0ed46f51d57cdf928053b36f5744a&chksm=e80e5563df79dc75015d7e808bb8d463957c3b55698e715699f9548b196d84f633a4eeb23b34&token=393986362&lang=zh_CN#rd
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3OTU0MDg2_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211109/a113d92b932242f9bb4424adffc5213a.png
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[Github]: https://github.com/Mayandev/fever_code/tree/master/python/image_merge
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