Python使用PIL库实现图片合成的两种方法

顾星河

发布时间：2026-10-14 | 2人浏览过

原创

本文介绍利用Python PIL库进行图片合成的两种实现方式。第一种方法通过交替选取像素点合成新图，避免曝光过度但可能轮廓模糊；第二种方法按可调比例混合RGB值，效果更自然但需控制参数。文章提供完整代码示例及优劣对比，并提及Image.blend函数的存在。

Python PIL库图片合成概述

Python中的PIL库功能强大，其Image模块封装了丰富的图像处理函数。关于该模块的具体介绍与用法，可参考官方文档：http://effbot.org/imagingbook/image.htm

基于此前看到的一篇博客示例，本文演示如何进行图片合成操作。

方法一：像素交替合成

图像由像素点构成，每个像素对应一个RGB颜色值(red, green, blue)。合成两张照片时，可以在新图中按位置交替选取两张原图的像素点，遍历完成后即可得到合成结果，具体代码如下：


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

上述代码执行后会返回一张新图片对象及一个状态码，调用时需使用两个变量分别接收这两个返回值。

方法二：按比例混合合成

另一种方案是对每个像素点，按固定比例（默认各占50%）混合两张原图的颜色值，再放置到对应位置。为增强灵活性，此处将混合比例设为可调参数，默认比例为50%，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

返回参数与前述方法一致。若需保存结果，可调用image.save()函数进行保存。

完整代码如下：


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)

此外，Image库提供了Image.blend(image1, image2, alpha)函数用于图片混合，其具体实现原理尚未查阅源码，暂不清楚其内部算法。

原始的两张测试图片如下：