使用numpy处理图片——图片拼接_numpy图片拼接-优快云博客

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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。

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大纲

左右拼接
上下拼接
代码地址

在《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