【小白必看】Python图片合成示例之使用PIL库实现多张图片按行列合成

简介: 【小白必看】Python图片合成示例之使用PIL库实现多张图片按行列合成

前言

本文介绍了一个用于图片合成的 Python 代码示例。该代码使用了PIL库来处理图片文件,并通过嵌套循环将多张图片按照指定的行数和列数进行合成。最终生成的合成图片保存在本地。

效果图

1. 导入必要的库

from PIL import Image
import os

这段代码导入了PIL库中的Image模块,用于处理图片文件。同时还导入了os模块,用于处理文件和目录。

2. 打开文件并获取大小

im = Image.open('./图片合成/img_f/办公室美女 黑色裙子 电脑壁纸.jpg')
w, h = im.size

通过Image.open()函数打开了一个指定路径的图片文件,并将其赋值给变量im。然后使用.size属性获取图片的宽度和高度,并分别赋值给变量wh

3. 设置生成图片的行数和列数

image_row = 3
image_column = 5

定义了要生成的图片的行数和列数,分别赋值给变量image_rowimage_column。这里设置为3行5列,即生成一个3x5的图片。

4. 获取所有图片的名称列表

names = os.listdir('./图片合成/img_f')

使用os.listdir()函数获取指定目录下所有文件的名称,并将其存储在names列表中。这里的目录是'./图片合成/img_f'

5. 创建新的画布

new_img = Image.new('RGB', (image_column * w, image_row * h))
• 1

使用Image.new()函数创建一个新的画布,指定画布的模式为RGB(彩色图像),大小为生成图片的行数乘以每张图片的高度和列数乘以每张图片的宽度。将创建的画布赋值给变量new_img

6. 遍历每个位置并粘贴图片

for y in range(image_row):
    for x in range(image_column):
        o_img = Image.open('./图片合成/img_f/' + names[image_column * y + x])
        new_img.paste(o_img, (x * w, y * h))

使用嵌套的for循环遍历每个位置。外层循环控制行数,内层循环控制列数。在每个位置上,通过计算得到要合成的图片的索引,使用Image.open()函数打开对应的图片文件,并将其赋值给变量o_img。然后使用new_img.paste()方法将该图片粘贴到新的画布上,指定粘贴的位置为(x * w, y * h)。

7. 保存合成的图片

new_img.save('new_img.jpg')

调用new_img.save()方法将合成的图片保存到本地,保存的路径为'new_img.jpg'

整个代码的功能是将指定目录下的多张图片按照指定的行数和列数进行合成,并保存为一张新的图片。合成的图片大小为每张图片的宽度乘以列数和每张图片的高度乘以行数。

完整代码

# 导入必要的库
from PIL import Image
import os
# 打开文件并获取大小
im = Image.open('./图片合成/img_f/办公室美女 黑色裙子 电脑壁纸.jpg')
w, h = im.size
# 设置生成图片的行数和列数
image_row = 3
image_column = 5
# 获取所有图片的名称列表
names = os.listdir('./图片合成/img_f')
# 创建新的画布
new_img = Image.new('RGB', (image_column * w, image_row * h))
# 遍历每个位置并粘贴图片
for y in range(image_row):
    for x in range(image_column):
        o_img = Image.open('./图片合成/img_f/' + names[image_column * y + x])
        new_img.paste(o_img, (x * w, y * h))
# 保存合成的图片
new_img.save('new_img.jpg')

图片来源

图片来源代码可以参考这篇博客

图片来源

结束语

通过本文的讲解,你学习了一个用于图片合成的Python代码示例。该代码使用了PIL库来处理图片文件,并演示了如何将多张图片按照指定的行数和列数进行合成。希望本文对你理解和使用图片处理相关的代码有所帮助。

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 数据挖掘
Python图像处理实用指南:PIL库的多样化应用
本文介绍Python中PIL库在图像处理中的多样化应用,涵盖裁剪、调整大小、旋转、模糊、锐化、亮度和对比度调整、翻转、压缩及添加滤镜等操作。通过具体代码示例,展示如何轻松实现这些功能,帮助读者掌握高效图像处理技术,适用于图片美化、数据分析及机器学习等领域。
73 20
|
4天前
|
数据采集 JavaScript Android开发
【02】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-本次找了小影-感觉页面很好看-本次是爬取vue需要用到Puppeteer库用node.js扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-优雅草卓伊凡
【02】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-本次找了小影-感觉页面很好看-本次是爬取vue需要用到Puppeteer库用node.js扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-优雅草卓伊凡
29 7
【02】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-本次找了小影-感觉页面很好看-本次是爬取vue需要用到Puppeteer库用node.js扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-优雅草卓伊凡
|
28天前
|
测试技术 Python
【03】做一个精美的打飞机小游戏,规划游戏项目目录-分门别类所有的资源-库-类-逻辑-打包为可玩的exe-练习python打包为可执行exe-优雅草卓伊凡-持续更新-分享源代码和游戏包供游玩-1.0.2版本
【03】做一个精美的打飞机小游戏,规划游戏项目目录-分门别类所有的资源-库-类-逻辑-打包为可玩的exe-练习python打包为可执行exe-优雅草卓伊凡-持续更新-分享源代码和游戏包供游玩-1.0.2版本
106 31
【03】做一个精美的打飞机小游戏,规划游戏项目目录-分门别类所有的资源-库-类-逻辑-打包为可玩的exe-练习python打包为可执行exe-优雅草卓伊凡-持续更新-分享源代码和游戏包供游玩-1.0.2版本
|
2月前
|
XML JSON 数据库
Python的标准库
Python的标准库
185 77
|
26天前
|
数据挖掘 数据处理 开发者
Python3 自定义排序详解:方法与示例
Python的排序功能强大且灵活,主要通过`sorted()`函数和列表的`sort()`方法实现。两者均支持`key`参数自定义排序规则。本文详细介绍了基础排序、按字符串长度或元组元素排序、降序排序、多条件排序及使用`lambda`表达式和`functools.cmp_to_key`进行复杂排序。通过示例展示了如何对简单数据类型、字典、类对象及复杂数据结构(如列车信息)进行排序。掌握这些技巧可以显著提升数据处理能力,为编程提供更强大的支持。
32 10
|
2月前
|
XML JSON 数据库
Python的标准库
Python的标准库
71 11
|
2月前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
探索Python编程:从基础到高级
在这篇文章中,我们将一起深入探索Python编程的世界。无论你是初学者还是有经验的程序员,都可以从中获得新的知识和技能。我们将从Python的基础语法开始,然后逐步过渡到更复杂的主题,如面向对象编程、异常处理和模块使用。最后,我们将通过一些实际的代码示例,来展示如何应用这些知识解决实际问题。让我们一起开启Python编程的旅程吧!
|
2月前
|
存储 数据采集 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
|
2月前
|
Unix Linux 程序员
[oeasy]python053_学编程为什么从hello_world_开始
视频介绍了“Hello World”程序的由来及其在编程中的重要性。从贝尔实验室诞生的Unix系统和C语言说起,讲述了“Hello World”作为经典示例的起源和流传过程。文章还探讨了C语言对其他编程语言的影响,以及它在系统编程中的地位。最后总结了“Hello World”、print、小括号和双引号等编程概念的来源。
126 80
|
23天前
|
存储 缓存 Java
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑,但通过合理利用标准库的优化特性,如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等,可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术,帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明,这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进,适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
58 5
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多