Python实现拼接多张图片的方法

2019-11-25 18:03:18

字体：大中小

来源：转载

供稿：网友

本文实例讲述了Python实现拼接多张图片的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

这里所述计划实现如下操作:

① 用Latex写原始博文,生成PDF文档;
② 将PDF转成高清的PNG格式的图片;
③ 将多个PNG格式的图片合并成一大张图片;
④ 将最终的大图片直接上传到博文编辑器中

　　好了，如果将PDF文档转换成其他的图片格式呢？我建议windowns下可用Adobe Acrobat X Pro软件完成这个工作，操作步骤如下面两图所示。注意在图二中一定要自己指定一个分辨率，不用用自动的，否则生成的图片大小会有差异的。就我的多次尝试来看，分辨率设置得太大了，虽然图片放大后仍然很清晰，但是贴到博文中仍然需要不断地调整大小，选择“59.06像素/厘米”就非常合适了。需要注意的是，博客的主题要选那种供博文显示的页面比较宽的，否则贴图片上去也不怎么好看的。

　　将PDF文档用Adobe Acrobat X Pro另存为图片后，就会在PDF文档所在的目录下生成一系列的名为“PDFfilename_页面_XX.png"的一系列图片。我们接下来的任务就是要将这些图片合并成一张图片。我选用了强大便捷的Python来完成这项任务。刚开始用matplotlib库来操作，可是最终发现matplotlib中的保存图片的函数（无论是Image.imsave()还是pyplot.imsave()）都有一定的限制，那就是图片的长或宽都不能超过32768。这个限制让我很不满意，继续尝试其他的图像操作的库，最终发现PIL库不存在这个限制，问题也得到了解决。下面这段Python代码默认所有图片对应的顺序是文件名末尾序号的升序，序号可以不连续，能处理的图片名字必须是形如xx_1.png ... xx_100.png或者xx_001.png ... xx_100.png。最后短小精悍的Python代码如下：

复制代码代码如下:

#!/usr/bin/python3
#encoding=utf-8
 
import numpy as np
from PIL import Image
import glob,os
 
if __name__=='__main__':
    prefix=input('Input the prefix of images:')
    files=glob.glob(prefix+'_*')
    num=len(files)
 
    filename_lens=[len(x) for x in files] #length of the files
    min_len=min(filename_lens) #minimal length of filenames
    max_len=max(filename_lens) #maximal length of filenames
    if min_len==max_len:#the last number of each filename has the same length
        files=sorted(files) #sort the files in ascending order
    else:#maybe the filenames are:x_0.png ... x_10.png ... x_100.png
        index=[0 for x in range(num)]
        for i in range(num):
            filename=files[i]
            start=filename.rfind('_')+1
            end=filename.rfind('.')
            file_no=int(filename[start:end])
            index[i]=file_no
        index=sorted(index)
        files=[prefix+'_'+str(x)+'.png' for x in index]
 
    print(files[0])
    baseimg=Image.open(files[0])
    sz=baseimg.size
    basemat=np.atleast_2d(baseimg)
    for i in range(1,num):
        file=files[i]
        im=Image.open(file)
        im=im.resize(sz,Image.ANTIALIAS)
        mat=np.atleast_2d(im)
        print(file)
        basemat=np.append(basemat,mat,axis=0)
    final_img=Image.fromarray(basemat)
    final_img.save('merged.png')