这篇教程pytho多张图片的无损拼接的实现示例写得很实用，希望能帮到您。
导入 python 库import matplotlib.pyplot as pltimport skimage.io as ioimport numpy as np
查看需要拼接的图片因为工作需要，所以就不使用昨天晚上的图片了。
我就拿了两张截图作为示例演示。 首先看看拼接前的图片是什么样子： jzg = io.imread('jzg.jpg') # np.ndarray, [h, w, c], 值域[0, 255], RGBplt.imshow(jzg) #查看图片plt.show()解释说明：“jzg”保存的是numpy的数组。 
lgz = io.imread('lgz.jpg') # np.ndarray, [h, w, c], 值域[0, 255], RGBplt.imshow(lgz)plt.show()
因为我使用的是 jupyter Notebook，所以图片显示的不是太清晰。 查看一下图片的大小和数组元素的数据类型。 print(jzg.shape) #查看图片的大小print(jzg.dtype) #查看数组元素数据类型print(lgz.shape)print(lgz.dtype) 输出： (720, 1280, 3)
uint8
(720, 1280, 3)
uint8
(720, 1280, 3)表示的是数组的大小，物理意义为[h, w, c]，分别是图片的高度h，图片的宽度w，图片的通道数c。 可以看出两者的大小完全一致，数组元素的数据类型为“uint8”。 查看数组中元素的值域: print([jzg.min(), jzg.max()]) 输出： [0, 255]
横向拼接创建拼接用的数组： pj1 = np.zeros((720,1280 + 1280,3)) #横着拼接pj1[:,:1280,:] = jzg.copy() #图片jzg在左pj1[:,1280:,:] = lgz.copy() #图片lgz在右print(pj1.dtype) #查看数组元素类型 输出： float64
可以看出拼接后的数据类型不一样了，所以要改一下，不然显示的就是错误的。 pj1=np.array(pj1,dtype=np.uint8) #将pj1数组元素数据类型的改为"uint8"plt.imshow(pj1) #查看拼接情况plt.show() 
保存拼接后的图片将拼接后的图片保存在当前目录下，也可以改为其它的路径。 io.imsave('pj1.jpg', pj1) #保存拼接后的图片
总结横向拼接的代码总结如下： import matplotlib.pyplot as pltimport skimage.io as ioimport numpy as npjzg = io.imread('jzg.jpg') # np.ndarray, [h, w, c], 值域(0, 255), RGBplt.imshow(jzg) #查看图片plt.show()lgz = io.imread('lgz.jpg') # np.ndarray, [h, w, c], 值域(0, 255), RGBplt.imshow(lgz)plt.show()print(jzg.shape) #查看图片的大小print(jzg.dtype) #查看数组元素数据类型print(lgz.shape)print(lgz.dtype)pj1 = np.zeros((720,1280 + 1280,3)) #横向拼接pj1[:,:1280,:] = jzg.copy() #图片jzg在左pj1[:,1280:,:] = lgz.copy() #图片lgz在右print(pj1.dtype) #查看数组元素类型pj1=np.array(pj1,dtype=np.uint8) #将pj1数组元素数据类型的改为"uint8"plt.imshow(pj1) #查看拼接情况plt.show()io.imsave('pj1.jpg', pj1) #保存拼接后的图片
纵向拼接当然，可以横向拼接自然也可以纵向拼接，只需将拼接用的数组改为如下： pj2 = np.zeros((720 + 720,1280,3)) #横向拼接 将拼接操作改为： pj1[:720,:,:] = jzg.copy() #图片jzg在上pj1[720:,:,:] = lgz.copy() #图片lgz在下 然后其他步骤都一样。
图片间距有些时候要求要有缝拼接，这时候就将拼接用的数组横向或纵向变大，空白区域使用“0”或者“255”填充（我不知道“0”和“255”中，哪个代表白色，哪个代表黑色，需要的就自己去实验或者查询一下）。 到此这篇关于pytho多张图片的无损拼接的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pytho图片无损拼接内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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