python将多张图片合并成一张图片

说明：

今天想着把图片如何合并成一张图片，然后我就搜到了一篇博客，博主写的很好，我仔细看了，还能用，就是效果不太好（就是原图的形状比例变了，看着很不爽），然后我重新优化了下。

合并图片的三个过程

1、参考原博主的：

参考博文地址

import os

import PIL.Image as Image

IMAGES_PATH = r'E:\000photo\漫画柜\\'  # 图片集地址
IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG']  # 图片格式
IMAGE_SIZE = 256  # 每张小图片的大小
IMAGE_ROW = 4  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
IMAGE_COLUMN = 6  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几列
IMAGE_SAVE_PATH = r'E:\000photo\漫画柜\final.jpg'  # 图片转换后的地址

# 获取图片集地址下的所有图片名称
image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
               os.path.splitext(name)[1] == item]

print("image_names", image_names)
# 简单的对于参数的设定和实际图片集的大小进行数量判断
if len(image_names) != IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN:
    raise ValueError("合成图片的参数和要求的数量不能匹配！")


# 定义图像拼接函数
def image_compose():
    to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE))  # 创建一个新图
    # 循环遍历，把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
    for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
        for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
            from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (y - 1) + x - 1]).resize(
                (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), Image.ANTIALIAS)
            to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
    return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH)  # 保存新图


image_compose()  # 调用函数

我的原图片：

其实这个代码有俩个我觉得要优化的地方：

第一个就是：要求的图片的数量，我想改成合并的图片的列自己定义，行随着数量的增加自动往下增加。
第二个就是：我想把原图片的形状保持不变。

2、优化第一个数量问题：

这个代码改动较少，不过已经达到了数量问题。

import os

import PIL.Image as Image

IMAGES_PATH = r'E:\000photo\漫画柜\\'  # 图片集地址
IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG']  # 图片格式
IMAGE_SIZE = 256  # 每张小图片的大小

IMAGE_COLUMN = 5  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几列
IMAGE_SAVE_PATH = r'E:\000photo\漫画柜final.jpg'  # 图片转换后的地址
# 获取图片集地址下的所有图片名称
image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
               os.path.splitext(name)[1] == item]
# IMAGE_ROW = 4  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
IMAGE_ROW_yu = len(image_names) % IMAGE_COLUMN
if IMAGE_ROW_yu == 0:
    IMAGE_ROW = len(image_names) // IMAGE_COLUMN
else:
    IMAGE_ROW = len(image_names) // IMAGE_COLUMN + 1

print("image_names", image_names)


# 定义图像拼接函数
def image_compose():
    to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE))  # 创建一个新图
    # 循环遍历，把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
    total_num = 0
    for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
        for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
            from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (y - 1) + x - 1]).resize(
                (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), Image.ANTIALIAS)
            to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
            total_num += 1
            if total_num == len(image_names):
                break
    return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH)  # 保存新图


image_compose()  # 调用函数

可以看到，当我图片不是正好是行列的倍数时，不影响图片的拼接合并。

3、优化俩个问题（数量不限+性状按比例变小）

这个代码几乎全部改了，我重新按自己想要的效果逻辑改动的，最后合并的像素宽和高是从图片列表中去80%的位置图片的宽和高（排序之后），这样可以百分之80的图片是完全显示的，可能其他的不是全部显示，但是原图的形状是没有变化。

import os

import PIL.Image as Image


def resize_by_width(infile, image_size):
    """按照宽度进行所需比例缩放"""
    im = Image.open(infile)
    (x, y) = im.size
    lv = round(x / image_size, 2) + 0.01
    x_s = int(x // lv)
    y_s = int(y // lv)
    print("x_s", x_s, y_s)
    out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)
    return out


def get_new_img_xy(infile, image_size):
    """返回一个图片的宽、高像素"""
    im = Image.open(infile)
    (x, y) = im.size
    lv = round(x / image_size, 2) + 0.01
    x_s = x // lv
    y_s = y // lv
    # print("x_s", x_s, y_s)
    # out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)
    return x_s, y_s


# 定义图像拼接函数
def image_compose(image_colnum, image_size, image_rownum, image_names, image_save_path, x_new, y_new):
    to_image = Image.new('RGB', (image_colnum * x_new, image_rownum * y_new))  # 创建一个新图
    # 循环遍历，把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
    total_num = 0
    for y in range(1, image_rownum + 1):
        for x in range(1, image_colnum + 1):
            from_image = resize_by_width(image_names[image_colnum * (y - 1) + x - 1], image_size)
            # from_image = Image.open(image_names[image_colnum * (y - 1) + x - 1]).resize((image_size,image_size ), Image.ANTIALIAS)
            to_image.paste(from_image, ((x - 1) * x_new, (y - 1) * y_new))
            total_num += 1
            if total_num == len(image_names):
                break
    return to_image.save(image_save_path)  # 保存新图


def get_image_list_fullpath(dir_path):
    file_name_list = os.listdir(dir_path)
    image_fullpath_list = []
    for file_name_one in file_name_list:
        file_one_path = os.path.join(dir_path, file_name_one)
        if os.path.isfile(file_one_path):
            image_fullpath_list.append(file_one_path)
        else:
            img_path_list = get_image_list_fullpath(file_one_path)
            image_fullpath_list.extend(img_path_list)
    return image_fullpath_list


def merge_images(image_dir_path,image_size,image_colnum):
    # 获取图片集地址下的所有图片名称
    image_fullpath_list = get_image_list_fullpath(image_dir_path)
    print("image_fullpath_list", len(image_fullpath_list), image_fullpath_list)

    image_save_path = r'{}.jpg'.format(image_dir_path)  # 图片转换后的地址
    # image_rownum = 4  # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
    image_rownum_yu = len(image_fullpath_list) % image_colnum
    if image_rownum_yu == 0:
        image_rownum = len(image_fullpath_list) // image_colnum
    else:
        image_rownum = len(image_fullpath_list) // image_colnum + 1

    x_list = []
    y_list = []
    for img_file in image_fullpath_list:
        img_x, img_y = get_new_img_xy(img_file, image_size)
        x_list.append(img_x)
        y_list.append(img_y)

    print("x_list", sorted(x_list))
    print("y_list", sorted(y_list))
    x_new = int(x_list[len(x_list) // 5 * 4])
    y_new = int(x_list[len(y_list) // 5 * 4])
    image_compose(image_colnum, image_size, image_rownum, image_fullpath_list, image_save_path, x_new, y_new)  # 调用函数
    # for img_file in image_fullpath_list:
    #     resize_by_width(img_file,image_size)

if __name__ == '__main__':
    image_dir_path = r'E:\000photo\美女'  # 图片集地址
    image_size = 128  # 每张小图片的大小
    image_colnum = 10  # 合并成一张图后，一行有几个小图
    merge_images(image_dir_path, image_size, image_colnum)

因为图片整的比较多。

截图小部分：

最后可以看出，原图片的形状没有变化，至此，弄了俩个小时，总算弄成我想要的效果了。

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