使用NumPy进行图片拼接：concatenate、vstack与hstack详解

图片拼接的两种基本方法

实现图片拼接主要有两种常用方法，分别对应垂直和水平方向的合并操作。

#img = np.vstack((img, img2))  # vstack按垂直方向，hstack按水平方向
img = np.concatenate((img, img2), axis=0)  # axis=0 按垂直方向，axis=1 按水平方向

统一图片尺寸的关键步骤

在拼接前必须统一所有图片的大小，确保生成的数组维度一致，否则拼接操作会失败。具体做法是将文件夹内所有图片的尺寸统一调整为与第一张图片相同的宽度和高度。

def img_size(image_names,width, height):
  for i in image_names:
    img = cv2.imread(os.path.join(img_path, i))
    img_resize = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imwrite(os.path.join(img_path, i), img_resize)
    print(os.path.join(img_path, i))

批量图片拼接完整实现案例

以下是一个完整的Python案例，展示了如何读取指定文件夹内的所有图片，统一尺寸后将其拼接为一张大图。

import cv2
import os
import numpy as np

def img_size(image_names,width, height):
  for i in image_names:
    img = cv2.imread(os.path.join(img_path, i))
    img_resize = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imwrite(os.path.join(img_path, i), img_resize)
    print(os.path.join(img_path, i))

if __name__ == '__main__':
  img_path = r'F:\studytest'
  image_names = [name for name in os.listdir(img_path) if os.path.splitext(name)[1] == ".jpg"]
  img1 = cv2.imread(os.path.join(img_path, image_names[0]))
  width, height = img1.shape[:2][::-1]
  img_size(image_names,width, height)
  img = img1

  for i in range(1,len(image_names)):
    img_page = image_names[i]
    img2 = cv2.imread(os.path.join(img_path, img_page))
    #img = np.vstack((img, img2))  # vstack按垂直方向，hstack按水平方向
    img = np.concatenate((img, img2), axis=0)  # axis=0 按垂直方向，axis=1 按水平方向
  cv2.imwrite(os.path.join(img_path,"res.jpg"), img)
  # cv2.imshow("img",img)
  # cv2.waitKey()
``

总结

以上内容涵盖了图片拼接的核心逻辑与实现代码，希望能为相关技术学习提供参考，欢迎持续关注获取更多技术分享。