使用numpy处理图片——图片拼接

本文介绍了如何使用Python的numpy库将4张模糊处理的图片(分别来自correlate.png,gaussianlaplace.png,morphologicallaplace.png,whiteTophat.png)通过左右拼接形成上半部分,然后上下拼接形成整体图片,最后保存为full.png。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

《使用numpy处理图片——图片切割》一文中,我们介绍了如何使用numpy将一张图片切割成4部分。本文我们将反其道而行之,将4张图片拼接成1张图片。
基本的思路就是先用两张图以左右结构拼接成上部,另外两张图也以左右拼接成为下部。然后上下两部再拼接。当然也可以先上下拼接成左部和右部,然后再左右拼接。
在这里插入图片描述

左右拼接

左右拼接也就是第二维度拼接。使用的是hstack方法,给它传递的是需要拼接的数组所组成的元组。这样我们就拼接出上下两部。
在这里插入图片描述

import numpy as np
from PIL import Image

correlateImg = Image.open('correlate.png')
correlateData = np.array(correlateImg)

gaussianLaplaceImg = Image.open('gaussianlaplace.png')
gaussianLaplaceData = np.array(gaussianLaplaceImg)

morphoLogicalLaplaceImg = Image.open('morphologicallaplace.png')
morphoLogicalLaplaceData = np.array(morphoLogicalLaplaceImg)

whiteTophatImg = Image.open('whitetophat.png')
whiteTophatData = np.array(whiteTophatImg)

top = np.hstack((correlateData, gaussianLaplaceData))
bottom = np.hstack((morphoLogicalLaplaceData, whiteTophatData))

上下拼接

在这里插入图片描述
上下拼接使用的是vstack方法。给它传递的是上下两部数组组成的元组。

full = np.vstack((top, bottom))

fullImg = Image.fromarray(full)
fullImg.save('full.png')

我们以《使用numpy处理图片——模糊处理》中生成的图片为例,用4个模糊处理的图片拼接出1张图片。
在这里插入图片描述

代码地址

https://github.com/f304646673/numpy-example/tree/main/stack

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

breaksoftware

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值