这篇文章主要为大家详细介绍了python实现单张图像拼接与批量图片拼接，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下
一、效果
二、代码
1、单张图片拼接
# 图片拼接 from PIL import Image # pil paste可以进行图片拼接 import cv2 import numpy as np path="F:/out/"+str(0)+".jpg-600" img_out=cv2.imread(p<strong style="color:transparent">来源gaodai#ma#com搞@@代~&码网</strong>ath) num=5 for i in range(1,num): path="F:/out/"+str(i)+".jpg-600" img_tmp=cv2.imread(path) #横向 img_out = np.concatenate((img_out, img_tmp), axis=1) # 纵向 # img_out = np.concatenate((img_out, img_tmp)) cv2.imshow("IMG",img_out) cv2.imwrite("F:/out/merge.jpg-600",img_out) cv2.waitKey(0)
2、批量图片拼接
# 图片拼接 from PIL import Image # pil paste可以进行图片拼接 import cv2 import numpy as np import glob as glob import os num=5 os.chdir(r"F:\out") img_name=[] for file_name in glob.glob("*.jpg-600"): print(file_name) img_name.append(file_name) # 批量处理图片 img_path = glob.glob("F:/out/*jpg") for i in range(int(len(img_path)/num)): path = img_path[i*num] print(path) img_out = cv2.imread(path) for j in range(1, num): path = img_path[i*num+j] img_tmp = cv2.imread(path) # 横向 img_out = np.concatenate((img_out, img_tmp), axis=1) # cv2.imshow("IMG", img_out) cv2.imwrite("F:/out/"+img_name[i*num+j][0:-6]+"_out.jpg-600", img_out)
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