python影象處理pillow工具作業：合併拼接圖片

摘要： pillow簡介 Python Imaging Library給Python直譯器增加了影象處理能力。 該庫提供了廣泛的檔案格式支援，高效的內部展現，以及十分強大的影象處理能力。 核心影象庫專為以幾種儲存為基本畫素格式資料的快速訪問而設計。它為通用影象處理工具提供了堅實的基礎。 ...

pillow簡介

Python Imaging Library給Python直譯器增加了影象處理能力。

該庫提供了廣泛的檔案格式支援，高效的內部展現，以及十分強大的影象處理能力。

核心影象庫專為以幾種儲存為基本畫素格式資料的快速訪問而設計。它為通用影象處理工具提供了堅實的基礎。

我們來看看這個庫的用途。

• 影象儲存

PIL適合影象歸檔和影象批量處理，你可以使用它建立縮圖，轉換格式，列印圖片等。

現在的版本可以識別和讀取大量的圖片格式，寫入常用的轉換和表示格式。

• 影象顯示

當前版本包含了Tk ofollow,noindex">PhotoImage 和 BitmapImage" target="_blank" rel="nofollow,noindex">BitmapImage 介面, 以及 Windows DIB interface ，可以在PythonWin和其他基於Windows的工具包中使用。許多其他GUI工具包帶有某種型別的PIL支援。

為了方便除錯還提供了show()方法，可以儲存影象到磁碟並呼叫外顯示。它將影象儲存到磁碟，並呼叫外部顯示工具。

• 影象處理

這個庫包含了基本的影象處理功能，包括點操作，使用內建卷積核心過濾，色彩空間轉換。

這個庫還支援更改影象大小、旋轉、任意仿射變換。

直方圖方法允許你統計影象，這可以用於對比度增強和全域性統計分析。

更多內容參見： python庫介紹-影象處理工具pillow中文文件-手冊(2018 5.*)

python影象處理pillow工具作業：合併拼接圖片

圖片例項：

現在有多個解析度和大小相同的圖片，要求能拼接2,3...張圖片，每行2張。展示效果如下：

2張：

3張

11張

以此類推..

參考資料

• 本文最新版本地址
• 本文涉及的python測試開發庫 謝謝點贊！
• 本文相關海量書籍下載
• python庫介紹-影象處理工具pillow中文文件-手冊(2018 5.*)
• 程式碼地址： https://github.com/china-testing/python-api-tesing/blob/master/practices/pil_merge.py

程式碼

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# 技術支援：https://www.jianshu.com/u/69f40328d4f0 
# 技術支援 https://china-testing.github.io/
# https://github.com/china-testing/python-api-tesing/blob/master/practices/pil_merge.py
# 專案實戰討論QQ群630011153 144081101
# CreateDate: 2018-11-22

import math
from PIL import Image

column = 2
width = 802
height = 286
size = (802, 286)

list_im = [r'd:\code.jpg', r'd:\code.jpg', r'd:\code.jpg', r'd:\code.jpg', 
r'd:\code.jpg', r'd:\code.jpg', r'd:\code.jpg', r'd:\code.jpg',
r'd:\code.jpg', r'd:\code.jpg', r'd:\code.jpg']
list_im = list_im*11
imgs = [Image.open(i) for i in list_im]

row_num = math.ceil(len(imgs)/column)
target = Image.new('RGB', (width*column, height*row_num))
for i in range(len(list_im)):
if i % column == 0:
end = len(list_im) if i + column > len(list_im) else i + column 
for col, image in enumerate(imgs[i:i+column]):
target.paste(image, (width*col, height*(i//column), 
width*(col + 1), height*(i//column + 1)))
target.show()
target.save('d:\code2.jpg')