python将多张图片合并成一张图片

不念不忘少年蓝@ 2023-06-30 11:54 59阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  说明：
 *  合并图片的三个过程
 *   *  1、参考原博主的：
     *  2、优化第一个数量问题：
     *  3、优化俩个问题（数量不限+性状按比例变小）
     *  4、优化黑行高度问题
     *  5、合成图片不清晰问题：
     *  总结下：

# 说明： #

今天想着把图片如何合并成一张图片，然后我就搜到了一篇博客，博主写的很好，我仔细看了，还能用，就是效果不太好（就是原图的形状比例变了，看着很不爽），然后我重新优化了下。

# 合并图片的三个过程 #

## 1、参考原博主的： ##

[参考博文地址][Link 1]

import os
    
    import PIL.Image as Image
    
    IMAGES_PATH = r'E:\000photo\漫画柜\\'  # 图片集地址
    IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG']  # 图片格式
    IMAGE_SIZE = 256  # 每张小图片的大小
    IMAGE_ROW = 4  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
    IMAGE_COLUMN = 6  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几列
    IMAGE_SAVE_PATH = r'E:\000photo\漫画柜\final.jpg'  # 图片转换后的地址
    
    # 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]
    
    print("image_names", image_names)
    # 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！")
    
    
    # 定义图像拼接函数
    def image_compose():
        to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE))  # 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_SIZE, IMAGE_SIZE), Image.ANTIALIAS)
                to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
        return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH)  # 保存新图
    
    
    image_compose()  # 调用函数

我的原图片：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

其实这个代码有俩个我觉得要优化的地方：

第一个就是：要求的图片的数量，我想改成合并的图片的列自己定义，行随着数量的增加自动往下增加。  
第二个就是：我想把原图片的形状保持不变。

## 2、优化第一个数量问题： ##

这个代码改动较少，不过已经达到了数量问题。

import os
    
    import PIL.Image as Image
    
    IMAGES_PATH = r'E:\000photo\漫画柜\\'  # 图片集地址
    IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG']  # 图片格式
    IMAGE_SIZE = 256  # 每张小图片的大小
    
    IMAGE_COLUMN = 5  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几列
    IMAGE_SAVE_PATH = r'E:\000photo\漫画柜final.jpg'  # 图片转换后的地址
    # 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]
    # IMAGE_ROW = 4 # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
    IMAGE_ROW_yu = len(image_names) % IMAGE_COLUMN
    if IMAGE_ROW_yu == 0:
        IMAGE_ROW = len(image_names) // IMAGE_COLUMN
    else:
        IMAGE_ROW = len(image_names) // IMAGE_COLUMN + 1
    
    print("image_names", image_names)
    
    
    # 定义图像拼接函数
    def image_compose():
        to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE))  # 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
        total_num = 0
        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_SIZE, IMAGE_SIZE), Image.ANTIALIAS)
                to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
                total_num += 1
                if total_num == len(image_names):
                    break
        return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH)  # 保存新图
    
    
    image_compose()  # 调用函数

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

可以看到，当我图片不是正好是行列的倍数时，不影响图片的拼接合并。

## 3、优化俩个问题（数量不限+性状按比例变小） ##

这个代码几乎全部改了，我重新按自己想要的效果逻辑改动的，最后合并的像素宽和高是从图片列表中去80%的位置图片的宽和高（排序之后），这样可以百分之80的图片是完全显示的，可能其他的不是全部显示，但是原图的形状是没有变化。

import os
    
    import PIL.Image as Image
    
    
    def resize_by_width(infile, image_size):
        """按照宽度进行所需比例缩放"""
        im = Image.open(infile)
        (x, y) = im.size
        lv = round(x / image_size, 2) + 0.01
        x_s = int(x // lv)
        y_s = int(y // lv)
        print("x_s", x_s, y_s)
        out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)
        return out
    
    
    def get_new_img_xy(infile, image_size):
        """返回一个图片的宽、高像素"""
        im = Image.open(infile)
        (x, y) = im.size
        lv = round(x / image_size, 2) + 0.01
        x_s = x // lv
        y_s = y // lv
        # print("x_s", x_s, y_s)
        # out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)
        return x_s, y_s
    
    
    # 定义图像拼接函数
    def image_compose(image_colnum, image_size, image_rownum, image_names, image_save_path, x_new, y_new):
        to_image = Image.new('RGB', (image_colnum * x_new, image_rownum * y_new))  # 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
        total_num = 0
        for y in range(1, image_rownum + 1):
            for x in range(1, image_colnum + 1):
                from_image = resize_by_width(image_names[image_colnum * (y - 1) + x - 1], image_size)
                # from_image = Image.open(image_names[image_colnum * (y - 1) + x - 1]).resize((image_size,image_size ), Image.ANTIALIAS)
                to_image.paste(from_image, ((x - 1) * x_new, (y - 1) * y_new))
                total_num += 1
                if total_num == len(image_names):
                    break
        return to_image.save(image_save_path)  # 保存新图
    
    
    def get_image_list_fullpath(dir_path):
        file_name_list = os.listdir(dir_path)
        image_fullpath_list = []
        for file_name_one in file_name_list:
            file_one_path = os.path.join(dir_path, file_name_one)
            if os.path.isfile(file_one_path):
                image_fullpath_list.append(file_one_path)
            else:
                img_path_list = get_image_list_fullpath(file_one_path)
                image_fullpath_list.extend(img_path_list)
        return image_fullpath_list
    
    
    def merge_images(image_dir_path,image_size,image_colnum):
        # 获取图片集地址下的所有图片名称
        image_fullpath_list = get_image_list_fullpath(image_dir_path)
        print("image_fullpath_list", len(image_fullpath_list), image_fullpath_list)
    
        image_save_path = r'{}.jpg'.format(image_dir_path)  # 图片转换后的地址
        # image_rownum = 4 # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
        image_rownum_yu = len(image_fullpath_list) % image_colnum
        if image_rownum_yu == 0:
            image_rownum = len(image_fullpath_list) // image_colnum
        else:
            image_rownum = len(image_fullpath_list) // image_colnum + 1
    
        x_list = []
        y_list = []
        for img_file in image_fullpath_list:
            img_x, img_y = get_new_img_xy(img_file, image_size)
            x_list.append(img_x)
            y_list.append(img_y)
    
        print("x_list", sorted(x_list))
        print("y_list", sorted(y_list))
        x_new = int(x_list[len(x_list) // 5 * 4])
        y_new = int(x_list[len(y_list) // 5 * 4])
        image_compose(image_colnum, image_size, image_rownum, image_fullpath_list, image_save_path, x_new, y_new)  # 调用函数
        # for img_file in image_fullpath_list:
        # resize_by_width(img_file,image_size)
    
    if __name__ == '__main__':
        image_dir_path = r'E:\000photo\美女'  # 图片集地址
        image_size = 128  # 每张小图片的大小
        image_colnum = 10  # 合并成一张图后，一行有几个小图
        merge_images(image_dir_path, image_size, image_colnum)

因为图片整的比较多。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
截图小部分：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

最后可以看出，原图片的形状没有变化，至此，弄了俩个小时，总算弄成我想要的效果了。

如果觉得不错，欢迎点赞+关注

## 4、优化黑行高度问题 ##

最近有三个小伙伴私信我，说黑白行问题，今天决定再撸下一年多前的代码。

然后开始过一遍之前的代码，发现之前有个地方写错了，我当时也没有发现，竟然这么多人看我代码了，也没有懂Python的小伙伴给我提醒下么？？？

主要就是之前的：

y_new = int(x_list[len(y_list) // 5 * 4])

这个地方x\_list应该是y\_list，改下就可以了。

y_new = int(y_list[len(y_list) // 5 * 4])

感觉小伙伴们也不咋动手，我还是吧完整的粘贴出来吧。

import os
    
    import PIL.Image as Image
    
    
    def resize_by_width(infile, image_size):
        """按照宽度进行所需比例缩放"""
        im = Image.open(infile)
        (x, y) = im.size
        lv = round(x / image_size, 2) + 0.01
        x_s = int(x // lv)
        y_s = int(y // lv)
        print("x_s", x_s, y_s)
        out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)
        return out
    
    
    def get_new_img_xy(infile, image_size):
        """返回一个图片的宽、高像素"""
        im = Image.open(infile)
        (x, y) = im.size
        lv = round(x / image_size, 2) + 0.01
        x_s = x // lv
        y_s = y // lv
        # print("x_s", x_s, y_s)
        # out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)
        return x_s, y_s
    
    
    # 定义图像拼接函数
    def image_compose(image_colnum, image_size, image_rownum, image_names, image_save_path, x_new, y_new):
        to_image = Image.new('RGB', (image_colnum * x_new, image_rownum * y_new))  # 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
        total_num = 0
        for y in range(1, image_rownum + 1):
            for x in range(1, image_colnum + 1):
                from_image = resize_by_width(image_names[image_colnum * (y - 1) + x - 1], image_size)
                # from_image = Image.open(image_names[image_colnum * (y - 1) + x - 1]).resize((image_size,image_size ), Image.ANTIALIAS)
                to_image.paste(from_image, ((x - 1) * x_new, (y - 1) * y_new))
                total_num += 1
                if total_num == len(image_names):
                    break
        return to_image.save(image_save_path)  # 保存新图
    
    
    def get_image_list_fullpath(dir_path):
        file_name_list = os.listdir(dir_path)
        image_fullpath_list = []
        for file_name_one in file_name_list:
            file_one_path = os.path.join(dir_path, file_name_one)
            if os.path.isfile(file_one_path):
                image_fullpath_list.append(file_one_path)
            else:
                img_path_list = get_image_list_fullpath(file_one_path)
                image_fullpath_list.extend(img_path_list)
        return image_fullpath_list
    
    
    def merge_images(image_dir_path,image_size,image_colnum):
        # 获取图片集地址下的所有图片名称
        image_fullpath_list = get_image_list_fullpath(image_dir_path)
        print("image_fullpath_list", len(image_fullpath_list), image_fullpath_list)
    
        image_save_path = r'{}.jpg'.format(image_dir_path)  # 图片转换后的地址
        # image_rownum = 4 # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
        image_rownum_yu = len(image_fullpath_list) % image_colnum
        if image_rownum_yu == 0:
            image_rownum = len(image_fullpath_list) // image_colnum
        else:
            image_rownum = len(image_fullpath_list) // image_colnum + 1
    
        x_list = []
        y_list = []
        for img_file in image_fullpath_list:
            img_x, img_y = get_new_img_xy(img_file, image_size)
            x_list.append(img_x)
            y_list.append(img_y)
    
        print("x_list", sorted(x_list))
        print("y_list", sorted(y_list))
        x_new = int(x_list[len(x_list) // 5 * 4])
        y_new = int(y_list[len(y_list) // 5 * 4])
        print(" x_new, y_new", x_new, y_new)
        image_compose(image_colnum, image_size, image_rownum, image_fullpath_list, image_save_path, x_new, y_new)  # 调用函数
        # for img_file in image_fullpath_list:
        # resize_by_width(img_file,image_size)
    
    if __name__ == '__main__':
    
        image_dir_path = r'C:\Users\user\Downloads\archives\赵丽颖壁纸_-_国内版_Bing_images'  # 图片集地址
        image_size = 128  # 每张小图片的大小
        image_colnum = 10  # 合并成一张图后，一行有几个小图
        merge_images(image_dir_path, image_size, image_colnum)

给大家上个效果图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

## 5、合成图片不清晰问题： ##

这个主要是像素同比例缩小导致的，我这里image\_size = 128 ，该我720，就特别清晰了。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## 总结下： ##

给学习编程的小伙伴一个建议：学习人家代码时候，大家可以先读懂人家的代码，自己尝试修改，看效果。

最后可以看出，原图片的形状没有变化，至此，黑白问题已经修改。

如果觉得不错，欢迎点赞+关注哈

[Link 1]: https://blog.csdn.net/ahaotata/article/details/84027000
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200117144623291.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200117144656815.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200117145214205.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200117145819302.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020011714592829.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210519094020863.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210519095209307.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center