假设你有个图片,图片1的尺寸为8192和8192,图片2的尺寸需要读取出来,并且给出图片2的起点的坐标为(10,10),将图片2以起点粘贴在图片1的中新
时间: 2023-11-27 08:49:06 浏览: 19
根据题目描述,我们可以得知图片1的尺寸为8192x8192,图片2需要读取出来并给出起点坐标为(10,10)。因此我们需要先读取图片2的尺寸,然后进行粘贴操作。
读取图片2的尺寸可以使用Python中的PIL库来实现。具体代码如下:
``` python
from PIL import Image
# 打开图片2并获取尺寸
img2 = Image.open('图片2的路径')
width, height = img2.size
```
得到了图片2的尺寸之后,我们就可以将它粘贴到图片1中了。需要注意的是,由于图片2的起点坐标为(10,10),因此我们需要将其粘贴到图片1的(10,10)位置。具体代码如下:
``` python
# 打开图片1
img1 = Image.open('图片1的路径')
# 将图片2粘贴到图片1中
img1.paste(img2, (10, 10))
# 保存新图片
img1.save('新图片的路径')
```
完成了上述代码之后,我们就可以得到一张新的图片,其中包含了图片2以起点坐标(10,10)的位置粘贴到了图片1中。
相关问题
easyexcel 读取 带有图片的excel
要读取带有图片的Excel,需要使用Python的openpyxl库。以下是一个简单的示例:
```python
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.drawing.image import Image
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active
for row in ws.iter_rows():
for cell in row:
if cell.value and isinstance(cell.value, str) and cell.value.endswith('.jpg'):
img = Image(cell.value)
cell._Comment = img
wb.save('example_with_images.xlsx')
```
这个示例假设Excel中的图像文件名称以“.jpg”结尾,并将其作为字符串存储在单元格中。它遍历每个单元格,找到这样的值并加载它们的图像。它将图像作为注释添加到单元格中,然后将Excel保存到新文件中。
请注意,这个示例只是一个起点。您可能需要根据您的具体情况进行更多的自定义和调整。
在matlab中模拟一副图片在自由空间中传播
以下是一种可能的方法:
1. 读取一张图片,可以使用imread函数。
2. 定义一个三维数组,表示自由空间中传播的光强。数组大小应与图片大小相同,第三维表示光强。
3. 对于每个像素点,计算其在空间中的光强分布。可以使用一种较为简单的方法:假设光线是从该像素点出发,沿着直线传播,直到达到图片边缘或空间边缘。在传播过程中,光线的光强会随着传播距离的增加而降低,可以使用简单的指数衰减模型。计算得到光线传播到每个像素点时的光强,将其累加到该像素点的光强分布中。
4. 将光强分布转换为图片,可以使用mat2gray函数将数组中的值映射到0~1之间,再使用imwrite函数保存为图片文件。
示例代码:
```matlab
% 读取图片
img = imread('example.jpg');
% 图片大小
[height, width, ~] = size(img);
% 自由空间中的光强分布
intensity = zeros(height, width, 3);
% 光线参数
distance = 100; % 光线传播距离
decay = 0.1; % 光线衰减系数
% 计算光强分布
for i = 1:height
for j = 1:width
% 光线起点和方向
start = [j, i];
direction = [1, 0];
% 计算光线传播路径上的像素点
path = bresenham(start(1), start(2), start(1) + distance * direction(1), start(2) + distance * direction(2));
path = path(path(:, 1) > 0 & path(:, 1) <= width & path(:, 2) > 0 & path(:, 2) <= height, :);
% 计算光线传播路径上的光强
for k = 1:size(path, 1)
dist = norm(path(k, :) - start);
intensity(path(k, 2), path(k, 1), :) = intensity(path(k, 2), path(k, 1), :) + decay^dist * double(img(i, j, :));
end
end
end
% 显示光强分布
imshow(mat2gray(intensity));
% 保存为图片文件
imwrite(mat2gray(intensity), 'intensity.jpg');
```