python的PIL库简直好用的不得了,PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数,关于Image库的介绍和使用,看这里:http://effbot.org/imagingbook/image.htm
这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景,做一下图片的合成
图片可以看作是很多像素点组成的,每个像素点都是一个RGB颜色,(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了,我们可以在一张新的RGB色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素,下一个像素点取图片二的像素,直到遍历完成,代码如下:
from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数 #这个方法目前不支持按比例合成,默认为1:1 #各取一个像素点合并,传入的参数为两张图片的地址 def merge1(img1_address,img2_addess): status=100 #状态码100为正常 # 200为地址错误 try: img1=Image.open(img1_address) img2=Image.open(img2_address) except: status=200 img_new="" else: width=min(img1.size[0],img2.size[0]) height=min(img1.size[1],img2.size[1]) print(width,height) img_new = Image.new('RGB',(width,height)) for x in range(width): for y in range(height): if y%2==0: pixel=img1.getpixel((x,y)) img_new.putpixel((x,y),pixel) else: pixel=img2.getpixel((x,y)) img_new.putpixel((x,y),pixel) finally: return img_new,status
上述代码会返回一张新的图片和一个状态码,接受的时候用两个变量接受
另一种方法是每个像素点各取%50的原图片的颜色,然后把像素点放置在对应位置,为了功能更加强大,我把两者的混合比例设为可调,默认是50%的比例,代码如下:
from PIL import Image #将像素点按比例取色,然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准 def merge2(img1_address,img2_address,percent1=0.50,percent2=0.50): status=100 #状态码100为正常 # 200为地址错误 try: img1=Image.open(img1_address) img2=Image.open(img2_address) except: status=200 img_new="" else: if percent1+percent2!=1: percent2=1-percent1 width = min(img1.size[0],img2.size[0]) height = min(img1.size[1],img2.size[1]) img_new = Image.new('RGB',(width,height)) for x in range(width): for y in range(height): r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y)) r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y)) r=int(percent1*r1+percent2*r2) g=int(percent1*g1+percent2*g2) b=int(percent1*b1+percent2*b2) img_new.putpixel((x,y),(r,g,b)) finally: return img_new,status
返回的参数与上述相同
如果想要保存图片可用image.save()函数保存
总的代码如下:
from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数 #这个方法目前不支持按比例合成,默认为1:1 #各取一个像素点合并,传入的参数为两张图片的地址 def merge1(img1_address, img2_addess, direct): status=100 #状态码100为正常 # 200为地址错误 try: img1=Image.open(img1_address) img2=Image.open(img2_address) except: status=200 img_new="" else: width=min(img1.size[0], img2.size[0]) height=min(img1.size[1], img2.size[1]) print(width,height) img_new = Image.new('RGB',(width, height)) for x in range(width): for y in range(height): if y%2 == 0: pixel = img1.getpixel((x,y)) img_new.putpixel((x,y), pixel) else: pixel = img2.getpixel((x,y)) img_new.putpixel((x,y), pixel) finally: return status #将像素点按比例取色,然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准 def merge2(img1_address, img2_address, direction, percent1): status = 100 #状态码100为正常 # 200为地址错误 try: img1 = Image.open(img1_address) img2 = Image.open(img2_address) except: status = 200 img_new = "" else: percent2 = 1 - percent1 width = min(img1.size[0], img2.size[0]) height = min(img1.size[1], img2.size[1]) img_new = Image.new('RGB', (width,height)) for x in range(width): for y in range(height): r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y)) r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y)) r = int(percent1 * r1 + percent2 * r2) g = int(percent1 * g1 +percent2 * g2) b = int(percent1 * b1 +percent2 * b2) img_new.putpixel((x,y),(r,g,b)) img_new.save(direction) #img_new.show() finally: return status #切记在接受返回信息时先判断状态码是否异常,如果正确再执行相应操作 if __name__=='__main__': img1_address = "B:\Picture\YourName\1.jpg" img2_address = "B:\Picture\YourName\2.jpg" direction = "D:/Python/PyQt/课程设计/merges/merge9.png" status = merge2(img1_address, img2_address, direction, 0.30) print(status)
当然,我发现Image库中有Image.blend(image1, image2, alpha)这个混合图片的函数,还没看源码,不知道他是用什么方法实现的。
原先的两张照片:
合成后的照片:
左图是方法一,右图是方法二
优劣:
方法一不易造成曝光过度,因为实际的像素点并没改动,只是间隔变大了,但这样可能会造成轮廓不清晰
方法二在比例适当时效果是优于方式一的,但比例不合适就会看起来像曝光过度一样,示例中方法二用的比例是0.3:0.7,又是比例不当效果会很糟糕,孰优孰劣请按效果好坏使用。
以上就是python图片合成的示例的详细内容,更多关于python图片合成的资料请关注其它相关文章!
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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