使用Python水平合并多个图像


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我试图在Python中水平组合一些JPEG图像。

问题

我有3张图片-每张都是148 x 95-见附件。我只制作了3张相同图片的副本-这就是为什么它们相同的原因。

在此处输入图片说明在此处输入图片说明在此处输入图片说明

我的尝试

我正在尝试使用以下代码将其水平加入:

import sys
from PIL import Image

list_im = ['Test1.jpg','Test2.jpg','Test3.jpg']
new_im = Image.new('RGB', (444,95)) #creates a new empty image, RGB mode, and size 444 by 95

for elem in list_im:
    for i in xrange(0,444,95):
        im=Image.open(elem)
        new_im.paste(im, (i,0))
new_im.save('test.jpg')

但是,这会产生附加为的输出test.jpg

在此处输入图片说明

有没有一种方法可以水平连接这些图像,从而使test.jpg中的子图像没有多余的局部图像显示?

附加信息

我正在寻找一种水平连接n个图像的方法。我想通常使用此代码,因此我希望:

  • 如果可能,不要硬编码图像尺寸
  • 在一行中指定尺寸,以便可以轻松更改尺寸

2
为什么for i in xrange(...)您的代码中有一个?不paste应该照顾您指定的三个图像文件吗?
msw

问题,您的图像会始终保持相同大小吗?
德曼(Dermen)2015年


dermen:是的,图像将始终是相同大小。msw:我不确定如何遍历图像,而在两者之间不留空格-我的方法可能不是最好的使用方法。
edesz 2015年

Answers:


171

您可以执行以下操作:

import sys
from PIL import Image

images = [Image.open(x) for x in ['Test1.jpg', 'Test2.jpg', 'Test3.jpg']]
widths, heights = zip(*(i.size for i in images))

total_width = sum(widths)
max_height = max(heights)

new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height))

x_offset = 0
for im in images:
  new_im.paste(im, (x_offset,0))
  x_offset += im.size[0]

new_im.save('test.jpg')

Test1.jpg

Test1.jpg

Test2.jpg

Test2.jpg

Test3.jpg

Test3.jpg

test.jpg

在此处输入图片说明


嵌套的for i in xrange(0,444,95):将每个图像粘贴5次,相隔95个像素。每个外部循环迭代都粘贴在先前的迭代之上。

for elem in list_im:
  for i in xrange(0,444,95):
    im=Image.open(elem)
    new_im.paste(im, (i,0))
  new_im.save('new_' + elem + '.jpg')

在此处输入图片说明 在此处输入图片说明 在此处输入图片说明


两个问题:x_offset = 01.-这是图像中心之间的错位吗?2.对于垂直串联,您的方法如何改变?
edesz

2
粘贴的第二个参数是一个框。“ box参数是一个2元组,给出左上角,一个4元组定义左,上,右和下像素坐标,或者是None(与(0,0)相同)。” 因此,在2元组中,我们使用x_offsetas left。对于垂直连拍,请跟踪y-offsettop。取而代之的sum(widths)max(height),做sum(heights)max(widths),并使用2元组框的第二个参数。递增y_offsetim.size[1]
DTing 2015年

21
不错的解决方案。请注意,在python3中,地图只能被迭代一次,因此在第二次遍历图像之前,您必须再次执行images = map(Image.open,image_files)。
内贾巴

1
Jaijaba我也遇到了您描述的问题,因此我编辑了DTing的解决方案,以使用列表推导而不是地图。
Ben Quigley

1
我不得不map在python3.6中使用列表理解,而不是python3.6
ClementWalter

89

我会尝试这样的:

import numpy as np
import PIL
from PIL import Image

list_im = ['Test1.jpg', 'Test2.jpg', 'Test3.jpg']
imgs    = [ PIL.Image.open(i) for i in list_im ]
# pick the image which is the smallest, and resize the others to match it (can be arbitrary image shape here)
min_shape = sorted( [(np.sum(i.size), i.size ) for i in imgs])[0][1]
imgs_comb = np.hstack( (np.asarray( i.resize(min_shape) ) for i in imgs ) )

# save that beautiful picture
imgs_comb = PIL.Image.fromarray( imgs_comb)
imgs_comb.save( 'Trifecta.jpg' )    

# for a vertical stacking it is simple: use vstack
imgs_comb = np.vstack( (np.asarray( i.resize(min_shape) ) for i in imgs ) )
imgs_comb = PIL.Image.fromarray( imgs_comb)
imgs_comb.save( 'Trifecta_vertical.jpg' )

只要所有图像具有相同的种类(所有RGB,所有RGBA或所有灰度),它就应该起作用。确保多几行代码就是这种情况,这并不难。这是我的示例图像和结果:

Test1.jpg

Test1.jpg

Test2.jpg

Test2.jpg

Test3.jpg

Test3.jpg

Trifecta.jpg:

组合图像

Trifecta_vertical.jpg

在此处输入图片说明


非常感谢。另一个很好的答案。怎么会min_shape =....imgs_comb....一个垂直串联变化?您可以在此处发表评论或回复吗?
edesz

3
对于垂直,请更改hstackvstack
德曼(Dermen)

还有一个问题:您的第一个图像(Test1.jpg)比其他图像大。在最终的(水平或垂直)连接图像中,所有图像的大小均相同。您能否解释一下在连接前如何缩小第一个图像?
edesz 2015年

Image.resize从PIL 用过。 min_shape是(min_width,min_height)的元组,然后(np.asarray( i.resize(min_shape) ) for i in imgs )将所有图像缩小到该大小。实际上,min_shape可以(width,height)随心所欲,只要记住放大低分辨率图像会使它们模糊!
德曼(Dermen)

3
如果您只是想将图像合并而没有任何细节,这可能是这里最简单,最灵活的答案。它说明了不同的图像尺寸,任意数量的图像和不同的图片格式。这是一个经过深思熟虑的答案,非常有用。永远不会想到使用numpy。谢谢。
Noctsol

26

编辑:DTing的答案更适用于您的问题,因为它使用PIL,但是如果您想知道如何以numpy的方式处理,我将不做介绍。

这是一个numpy / matplotlib解决方案,适用于任何大小/形状的N张图像(仅彩色图像)。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def concat_images(imga, imgb):
    """
    Combines two color image ndarrays side-by-side.
    """
    ha,wa = imga.shape[:2]
    hb,wb = imgb.shape[:2]
    max_height = np.max([ha, hb])
    total_width = wa+wb
    new_img = np.zeros(shape=(max_height, total_width, 3))
    new_img[:ha,:wa]=imga
    new_img[:hb,wa:wa+wb]=imgb
    return new_img

def concat_n_images(image_path_list):
    """
    Combines N color images from a list of image paths.
    """
    output = None
    for i, img_path in enumerate(image_path_list):
        img = plt.imread(img_path)[:,:,:3]
        if i==0:
            output = img
        else:
            output = concat_images(output, img)
    return output

这是示例用法:

>>> images = ["ronda.jpeg", "rhod.jpeg", "ronda.jpeg", "rhod.jpeg"]
>>> output = concat_n_images(images)
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.imshow(output)
>>> plt.show()

在此处输入图片说明


当您output = concat_images(output, ...开始寻找实现此目标的方法时,您正在寻找的就是您。谢谢。
edesz

嗨,ballsatballsdotballs,关于您的回答,我有一个问题。如果要为每个子图像添加字幕,该怎么做?谢谢。
user297850 '12

12

根据DTing的回答,我创建了一个更易于使用的函数:

from PIL import Image


def append_images(images, direction='horizontal',
                  bg_color=(255,255,255), aligment='center'):
    """
    Appends images in horizontal/vertical direction.

    Args:
        images: List of PIL images
        direction: direction of concatenation, 'horizontal' or 'vertical'
        bg_color: Background color (default: white)
        aligment: alignment mode if images need padding;
           'left', 'right', 'top', 'bottom', or 'center'

    Returns:
        Concatenated image as a new PIL image object.
    """
    widths, heights = zip(*(i.size for i in images))

    if direction=='horizontal':
        new_width = sum(widths)
        new_height = max(heights)
    else:
        new_width = max(widths)
        new_height = sum(heights)

    new_im = Image.new('RGB', (new_width, new_height), color=bg_color)


    offset = 0
    for im in images:
        if direction=='horizontal':
            y = 0
            if aligment == 'center':
                y = int((new_height - im.size[1])/2)
            elif aligment == 'bottom':
                y = new_height - im.size[1]
            new_im.paste(im, (offset, y))
            offset += im.size[0]
        else:
            x = 0
            if aligment == 'center':
                x = int((new_width - im.size[0])/2)
            elif aligment == 'right':
                x = new_width - im.size[0]
            new_im.paste(im, (x, offset))
            offset += im.size[1]

    return new_im

它允许选择背景颜色和图像对齐方式。进行递归也很容易:

images = map(Image.open, ['hummingbird.jpg', 'tiger.jpg', 'monarch.png'])

combo_1 = append_images(images, direction='horizontal')
combo_2 = append_images(images, direction='horizontal', aligment='top',
                        bg_color=(220, 140, 60))
combo_3 = append_images([combo_1, combo_2], direction='vertical')
combo_3.save('combo_3.png')

串联图像示例


8

这是一个概括先前方法的函数,在PIL中创建图像网格:

from PIL import Image
import numpy as np

def pil_grid(images, max_horiz=np.iinfo(int).max):
    n_images = len(images)
    n_horiz = min(n_images, max_horiz)
    h_sizes, v_sizes = [0] * n_horiz, [0] * (n_images // n_horiz)
    for i, im in enumerate(images):
        h, v = i % n_horiz, i // n_horiz
        h_sizes[h] = max(h_sizes[h], im.size[0])
        v_sizes[v] = max(v_sizes[v], im.size[1])
    h_sizes, v_sizes = np.cumsum([0] + h_sizes), np.cumsum([0] + v_sizes)
    im_grid = Image.new('RGB', (h_sizes[-1], v_sizes[-1]), color='white')
    for i, im in enumerate(images):
        im_grid.paste(im, (h_sizes[i % n_horiz], v_sizes[i // n_horiz]))
    return im_grid

它将把网格的每一行和每一列缩小到最小。使用pil_grid(images)只能有一行,或者使用pil_grid(images,1)只能有一行。

与基于numpy数组的解决方案相比,使用PIL的好处之一是您可以处理结构不同的图像(例如基于灰度或基于调色板的图像)。

输出示例

def dummy(w, h):
    "Produces a dummy PIL image of given dimensions"
    from PIL import ImageDraw
    im = Image.new('RGB', (w, h), color=tuple((np.random.rand(3) * 255).astype(np.uint8)))
    draw = ImageDraw.Draw(im)
    points = [(i, j) for i in (0, im.size[0]) for j in (0, im.size[1])]
    for i in range(len(points) - 1):
        for j in range(i+1, len(points)):
            draw.line(points[i] + points[j], fill='black', width=2)
    return im

dummy_images = [dummy(20 + np.random.randint(30), 20 + np.random.randint(30)) for _ in range(10)]

pil_grid(dummy_images)

line.png

pil_grid(dummy_images, 3)

在此处输入图片说明

pil_grid(dummy_images, 1)

在此处输入图片说明


pil_grid:中的这一行h_sizes, v_sizes = [0] * n_horiz, [0] * (n_images // n_horiz) 应显示为:h_sizes, v_sizes = [0] * n_horiz, [0] * ((n_images // n_horiz) + (1 if n_images % n_horiz > 0 else 0)) 原因:如果水平宽度未将图像数量除以整数,则需要容纳其他不完整的行。
伯恩哈德·瓦格纳

3

如果所有图像的高度都相同,

imgs = [‘a.jpg’, b.jpg’, c.jpg’]
concatenated = Image.fromarray(
  np.concatenate(
    [np.array(Image.open(x)) for x in imgs],
    axis=1
  )
)

也许您可以在串联之前调整图像的大小,

imgs = [‘a.jpg’, b.jpg’, c.jpg’]
concatenated = Image.fromarray(
  np.concatenate(
    [np.array(Image.open(x).resize((640,480)) for x in imgs],
    axis=1
  )
)

1
简单容易。谢谢
Mike de Klerk

2

这是我的解决方案:

from PIL import Image


def join_images(*rows, bg_color=(0, 0, 0, 0), alignment=(0.5, 0.5)):
    rows = [
        [image.convert('RGBA') for image in row]
        for row
        in rows
    ]

    heights = [
        max(image.height for image in row)
        for row
        in rows
    ]

    widths = [
        max(image.width for image in column)
        for column
        in zip(*rows)
    ]

    tmp = Image.new(
        'RGBA',
        size=(sum(widths), sum(heights)),
        color=bg_color
    )

    for i, row in enumerate(rows):
        for j, image in enumerate(row):
            y = sum(heights[:i]) + int((heights[i] - image.height) * alignment[1])
            x = sum(widths[:j]) + int((widths[j] - image.width) * alignment[0])
            tmp.paste(image, (x, y))

    return tmp


def join_images_horizontally(*row, bg_color=(0, 0, 0), alignment=(0.5, 0.5)):
    return join_images(
        row,
        bg_color=bg_color,
        alignment=alignment
    )


def join_images_vertically(*column, bg_color=(0, 0, 0), alignment=(0.5, 0.5)):
    return join_images(
        *[[image] for image in column],
        bg_color=bg_color,
        alignment=alignment
    )

对于这些图像:

images = [
    [Image.open('banana.png'), Image.open('apple.png')],
    [Image.open('lime.png'), Image.open('lemon.png')],
]

结果将如下所示:


join_images(
    *images,
    bg_color='green',
    alignment=(0.5, 0.5)
).show()

在此处输入图片说明


join_images(
    *images,
    bg_color='green',
    alignment=(0, 0)

).show()

在此处输入图片说明


join_images(
    *images,
    bg_color='green',
    alignment=(1, 1)
).show()

在此处输入图片说明


1
""" 
merge_image takes three parameters first two parameters specify 
the two images to be merged and third parameter i.e. vertically
is a boolean type which if True merges images vertically
and finally saves and returns the file_name
"""
def merge_image(img1, img2, vertically):
    images = list(map(Image.open, [img1, img2]))
    widths, heights = zip(*(i.size for i in images))
    if vertically:
        max_width = max(widths)
        total_height = sum(heights)
        new_im = Image.new('RGB', (max_width, total_height))

        y_offset = 0
        for im in images:
            new_im.paste(im, (0, y_offset))
            y_offset += im.size[1]
    else:
        total_width = sum(widths)
        max_height = max(heights)
        new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height))

        x_offset = 0
        for im in images:
            new_im.paste(im, (x_offset, 0))
            x_offset += im.size[0]

    new_im.save('test.jpg')
    return 'test.jpg'

1
from __future__ import print_function
import os
from pil import Image

files = [
      '1.png',
      '2.png',
      '3.png',
      '4.png']

result = Image.new("RGB", (800, 800))

for index, file in enumerate(files):
path = os.path.expanduser(file)
img = Image.open(path)
img.thumbnail((400, 400), Image.ANTIALIAS)
x = index // 2 * 400
y = index % 2 * 400
w, h = img.size
result.paste(img, (x, y, x + w, y + h))

result.save(os.path.expanduser('output.jpg'))

输出量

在此处输入图片说明


0

仅添加到已经建议的解决方案中。假定高度相同,不调整大小。

import sys
import glob
from PIL import Image
Image.MAX_IMAGE_PIXELS = 100000000  # For PIL Image error when handling very large images

imgs    = [ Image.open(i) for i in list_im ]

widths, heights = zip(*(i.size for i in imgs))
total_width = sum(widths)
max_height = max(heights)

new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height))

# Place first image
new_im.paste(imgs[0],(0,0))

# Iteratively append images in list horizontally
hoffset=0
for i in range(1,len(imgs),1):
    **hoffset=imgs[i-1].size[0]+hoffset  # update offset**
    new_im.paste(imgs[i],**(hoffset,0)**)

new_im.save('output_horizontal_montage.jpg')

0

我的解决方案是:

import sys
import os
from PIL import Image, ImageFilter
from PIL import ImageFont
from PIL import ImageDraw 

os.chdir('C:/Users/Sidik/Desktop/setup')
print(os.getcwd())

image_list= ['IMG_7292.jpg','IMG_7293.jpg','IMG_7294.jpg', 'IMG_7295.jpg' ]

image = [Image.open(x) for x in image_list]  # list
im_1 = image[0].rotate(270)
im_2 = image[1].rotate(270)
im_3 = image[2].rotate(270)
#im_4 = image[3].rotate(270)

height = image[0].size[0]
width = image[0].size[1]
# Create an empty white image frame
new_im = Image.new('RGB',(height*2,width*2),(255,255,255))

new_im.paste(im_1,(0,0))
new_im.paste(im_2,(height,0))
new_im.paste(im_3,(0,width))
new_im.paste(im_4,(height,width))


draw = ImageDraw.Draw(new_im)
font = ImageFont.truetype('arial',200)

draw.text((0, 0), '(a)', fill='white', font=font)
draw.text((height, 0), '(b)', fill='white', font=font)
draw.text((0, width), '(c)', fill='white', font=font)
#draw.text((height, width), '(d)', fill='white', font=font)

new_im.show()
new_im.save('BS1319.pdf')   
[![Laser spots on the edge][1]][1]
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