用python的opencv把两张尺寸不一样的图片拼接起来,保持两张图的原始尺寸

时间: 2023-04-08 11:04:48 浏览: 439
可以使用opencv中的resize函数将两张图片的尺寸调整为相同大小,然后使用cv2.hconcat函数将它们水平拼接起来。代码示例: import cv2 # 读取两张图片 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 调整图片尺寸 height, width, _ = img1.shape img2 = cv2.resize(img2, (width, height)) # 水平拼接图片 result = cv2.hconcat([img1, img2]) # 显示结果 cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
相关问题

图像纵向拼接 python

### 回答1: 可以使用Python中的OpenCV库来进行图像的纵向拼接。具体实现过程如下: 1. 导入OpenCV库 ```python import cv2 ``` 2. 读取需要拼接的图像 ```python image1 = cv2.imread('image1.png') image2 = cv2.imread('image2.png') ``` 3. 确定拼接后图像的大小 ```python height = image1.shape[0] + image2.shape[0] width = max(image1.shape[1], image2.shape[1]) ``` 4. 创建一个新的空白图像 ```python result = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8) ``` 5. 将原始图像复制到新图像中 ```python result[:image1.shape[0], :image1.shape[1], :] = image1 result[image1.shape[0]:, :image2.shape[1], :] = image2 ``` 6. 显示拼接后的图像 ```python cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 通过以上步骤,可以将两张图像纵向拼接成一张图像并显示出来。 ### 回答2: 在Python中实现图像纵向拼接,可以使用OpenCV库来进行操作。 首先,需要导入需要的库: ```python import cv2 import numpy as np ``` 然后,读取待拼接的图像: ```python image1 = cv2.imread('image1.jpg') image2 = cv2.imread('image2.jpg') ``` 接下来,获取图像的行数和列数: ```python rows1, cols1, _ = image1.shape rows2, cols2, _ = image2.shape ``` 如果两张图像的列数不一样,可以将列数较小的图像进行缩放,使其列数与另一张图像相同: ```python if cols1 != cols2: image1 = cv2.resize(image1, (cols2, rows1)) ``` 然后,将两张图像按照行进行拼接: ```python result = np.concatenate((image1, image2), axis=0) ``` 最后,保存拼接后的图像: ```python cv2.imwrite('result.jpg', result) ``` 以上就是使用Python实现图像纵向拼接的简单示例。根据实际情况可以对代码进行适当的调整和优化。 ### 回答3: 图像纵向拼接是指将多张图像按照垂直方向连接在一起,形成一张长图的过程。在Python中,我们可以利用PIL库(Pillow库的一个分支)来完成这个任务。 首先,我们需要导入所需的库: ```python from PIL import Image import os ``` 然后,我们可以定义一个函数来实现图像纵向拼接的功能: ```python def merge_images(images, output_path): # 获取所有图像的宽度和高度 widths, heights = zip(*(i.size for i in images)) # 计算纵向拼接后的图片宽度和高度 total_width = max(widths) total_height = sum(heights) # 创建一个新的空白图像,尺寸为纵向拼接后的宽度和高度 merged_image = Image.new('RGB', (total_width, total_height)) # 定义当前画图的位置的纵坐标 y_offset = 0 # 将每张图像逐一粘贴到纵向拼接后的图像中 for image in images: merged_image.paste(image, (0, y_offset)) y_offset += image.size[1] # 更新纵坐标 # 保存拼接后的图像 merged_image.save(output_path) ``` 接下来,可以调用这个函数来进行图像的纵向拼接。首先,我们需要获得待拼接的图像列表: ```python image_list = [] directory = '图片文件夹路径' # 图片文件夹路径 for filename in os.listdir(directory): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'): image_path = os.path.join(directory, filename) image = Image.open(image_path) image_list.append(image) ``` 然后,将列表中的图像传递给`merge_images`函数,并指定输出路径: ```python output_file = '输出图像路径' # 输出图像路径 merge_images(image_list, output_file) ``` 最后,运行程序,将会得到一张纵向拼接后的图像,保存在`输出图像路径`所指定的位置。 注意:在使用前需要确保已经安装了PIL库,可以使用`pip install pillow`命令来安装。
阅读全文

相关推荐

zip
# 图片全景拼接 代码来自[pyimagesearch](https://pyimagesearch.com) # 原理简述 对多张图片进行基于SIFT的特征检测算法,如果符合最小拼接要求大的关键点matchKeypoints数量,使用OpenCV-Python自带的stitching方法进行全景拼接,但是对于拼接后的黑边裁剪效果不好,可以修改优化。 # 使用方式 python stitch.py --first images/bryce_left_01.png --second images/bryce_right_01.png 其中 images/bryce_left_01.png为第一张待拼接图像,images/bryce_right_01.png 为第二作待拼接图像;这里使用了相对路径,因为在工程根目录下运行了终端。不确定在根目录最好使用完整的绝对路径 # 对比效果 相比其他方式,因为使用了较好的匹配关键点,所以拼接没有裂缝,没有鬼影 示例1:有裂缝(两张图片拼接中间有竖着的裂缝) ![](/img/20190902001913.png) 示例2:有鬼影(重影,由于拼接范围内有运动物体) ![](/img/20190902002008.png) 示例3:使用上面pyimagesearch的代码,没有裂缝和鬼影 ![](/img/20190902002033.png) -------- 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

最新推荐

recommend-type

python opencv把一张图片嵌入(叠加)到另一张图片上的实现代码

如果需要调整图片尺寸,可以使用`cv.resize()`函数,如`resized0 = cv.resize(img, (weight, height), interpolation=cv.INTER_AREA)`,这里的`img`是要调整大小的图片,`(weight, height)`是目标尺寸,`...
recommend-type

python实现两张图片的像素融合

本文将探讨如何使用Python实现两张图片的像素融合。这个过程涉及到对两张图片的像素级操作,通过结合它们的颜色信息来创建一个新的图像。我们将深入理解代码中的关键概念和技术。 首先,我们需要导入必要的库,如...
recommend-type

python opencv 图像拼接的实现方法

Python OpenCV 图像拼接是一种将多张图片合并成一张全景图或连续场景的技术,它通过识别和匹配图像之间的相似特征来实现无缝拼接。在本文中,我们将深入探讨如何使用OpenCV库来实现这一过程。 首先,图像拼接分为...
recommend-type

python opencv 批量改变图片的尺寸大小的方法

2. **调整图片尺寸**: OpenCV提供了`resize()`函数,用于调整图像的大小。但是,在某些情况下,我们可能需要保持图片的纵横比,因此需要先进行适当的填充(padding)。`resize_image()`函数实现了这一功能,它首先...
recommend-type

opencv实现多张图像拼接

在本教程中,我们将探讨如何使用OpenCV实现多张图像的拼接,这是一个常见的任务,例如在全景图创建、图像合成或数据分析等场景中。 首先,让我们了解基本概念。图像拼接是将两张或多张图像合并成一张大图像的过程。...
recommend-type

PHP集成Autoprefixer让CSS自动添加供应商前缀

标题和描述中提到的知识点主要包括:Autoprefixer、CSS预处理器、Node.js 应用程序、PHP 集成以及开源。 首先,让我们来详细解析 Autoprefixer。 Autoprefixer 是一个流行的 CSS 预处理器工具,它能够自动将 CSS3 属性添加浏览器特定的前缀。开发者在编写样式表时,不再需要手动添加如 -webkit-, -moz-, -ms- 等前缀,因为 Autoprefixer 能够根据各种浏览器的使用情况以及官方的浏览器版本兼容性数据来添加相应的前缀。这样可以大大减少开发和维护的工作量,并保证样式在不同浏览器中的一致性。 Autoprefixer 的核心功能是读取 CSS 并分析 CSS 规则,找到需要添加前缀的属性。它依赖于浏览器的兼容性数据,这一数据通常来源于 Can I Use 网站。开发者可以通过配置文件来指定哪些浏览器版本需要支持,Autoprefixer 就会自动添加这些浏览器的前缀。 接下来,我们看看 PHP 与 Node.js 应用程序的集成。 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境,它使得 JavaScript 可以在服务器端运行。Node.js 的主要特点是高性能、异步事件驱动的架构,这使得它非常适合处理高并发的网络应用,比如实时通讯应用和 Web 应用。 而 PHP 是一种广泛用于服务器端编程的脚本语言,它的优势在于简单易学,且与 HTML 集成度高,非常适合快速开发动态网站和网页应用。 在一些项目中,开发者可能会根据需求,希望把 Node.js 和 PHP 集成在一起使用。比如,可能使用 Node.js 处理某些实时或者异步任务,同时又依赖 PHP 来处理后端的业务逻辑。要实现这种集成,通常需要借助一些工具或者中间件来桥接两者之间的通信。 在这个标题中提到的 "autoprefixer-php",可能是一个 PHP 库或工具,它的作用是把 Autoprefixer 功能集成到 PHP 环境中,从而使得在使用 PHP 开发的 Node.js 应用程序时,能够利用 Autoprefixer 自动处理 CSS 前缀的功能。 关于开源,它指的是一个项目或软件的源代码是开放的,允许任何个人或组织查看、修改和分发原始代码。开源项目的好处在于社区可以一起参与项目的改进和维护,这样可以加速创新和解决问题的速度,也有助于提高软件的可靠性和安全性。开源项目通常遵循特定的开源许可证,比如 MIT 许可证、GNU 通用公共许可证等。 最后,我们看到提到的文件名称 "autoprefixer-php-master"。这个文件名表明,该压缩包可能包含一个 PHP 项目或库的主分支的源代码。"master" 通常是源代码管理系统(如 Git)中默认的主要分支名称,它代表项目的稳定版本或开发的主线。 综上所述,我们可以得知,这个 "autoprefixer-php" 工具允许开发者在 PHP 环境中使用 Node.js 的 Autoprefixer 功能,自动为 CSS 规则添加浏览器特定的前缀,从而使得开发者可以更专注于内容的编写而不必担心浏览器兼容性问题。
recommend-type

揭秘数字音频编码的奥秘:非均匀量化A律13折线的全面解析

# 摘要 数字音频编码技术是现代音频处理和传输的基础,本文首先介绍数字音频编码的基础知识,然后深入探讨非均匀量化技术,特别是A律压缩技术的原理与实现。通过A律13折线模型的理论分析和实际应用,本文阐述了其在保证音频信号质量的同时,如何有效地降低数据传输和存储需求。此外,本文还对A律13折线的优化策略和未来发展趋势进行了展望,包括误差控制、算法健壮性的提升,以及与新兴音频技术融合的可能性。 # 关键字 数字音频编码;非均匀量化;A律压缩;13折线模型;编码与解码;音频信号质量优化 参考资源链接:[模拟信号数字化:A律13折线非均匀量化解析](https://wenku.csdn.net/do
recommend-type

arduino PAJ7620U2

### Arduino PAJ7620U2 手势传感器 教程 #### 示例代码与连接方法 对于Arduino开发PAJ7620U2手势识别传感器而言,在Arduino IDE中的项目—加载库—库管理里找到Paj7620并下载安装,完成后能在示例里找到“Gesture PAJ7620”,其中含有两个示例脚本分别用于9种和15种手势检测[^1]。 关于连线部分,仅需连接四根线至Arduino UNO开发板上的对应位置即可实现基本功能。具体来说,这四条线路分别为电源正极(VCC),接地(GND),串行时钟(SCL)以及串行数据(SDA)[^1]。 以下是基于上述描述的一个简单实例程序展示如
recommend-type

网站啄木鸟:深入分析SQL注入工具的效率与限制

网站啄木鸟是一个指的是一类可以自动扫描网站漏洞的软件工具。在这个文件提供的描述中,提到了网站啄木鸟在发现注入漏洞方面的功能,特别是在SQL注入方面。SQL注入是一种常见的攻击技术,攻击者通过在Web表单输入或直接在URL中输入恶意的SQL语句,来欺骗服务器执行非法的SQL命令。其主要目的是绕过认证,获取未授权的数据库访问权限,或者操纵数据库中的数据。 在这个文件中,所描述的网站啄木鸟工具在进行SQL注入攻击时,构造的攻击载荷是十分基础的,例如 "and 1=1--" 和 "and 1>1--" 等。这说明它的攻击能力可能相对有限。"and 1=1--" 是一个典型的SQL注入载荷示例,通过在查询语句的末尾添加这个表达式,如果服务器没有对SQL注入攻击进行适当的防护,这个表达式将导致查询返回真值,从而使得原本条件为假的查询条件变为真,攻击者便可以绕过安全检查。类似地,"and 1>1--" 则会检查其后的语句是否为假,如果查询条件为假,则后面的SQL代码执行时会被忽略,从而达到注入的目的。 描述中还提到网站啄木鸟在发现漏洞后,利用查询MS-sql和Oracle的user table来获取用户表名的能力不强。这表明该工具可能无法有效地探测数据库的结构信息或敏感数据,从而对数据库进行进一步的攻击。 关于实际测试结果的描述中,列出了8个不同的URL,它们是针对几个不同的Web应用漏洞扫描工具(Sqlmap、网站啄木鸟、SqliX)进行测试的结果。这些结果表明,针对提供的URL,Sqlmap和SqliX能够发现注入漏洞,而网站啄木鸟在多数情况下无法识别漏洞,这可能意味着它在漏洞检测的准确性和深度上不如其他工具。例如,Sqlmap在针对 "http://www.2cto.com/news.php?id=92" 和 "http://www.2cto.com/article.asp?ID=102&title=Fast food marketing for children is on the rise" 的URL上均能发现SQL注入漏洞,而网站啄木鸟则没有成功。这可能意味着网站啄木鸟的检测逻辑较为简单,对复杂或隐蔽的注入漏洞识别能力不足。 从这个描述中,我们也可以了解到,在Web安全测试中,工具的多样性选择是十分重要的。不同的安全工具可能对不同的漏洞和环境有不同的探测能力,因此在实际的漏洞扫描过程中,安全测试人员需要选择合适的工具组合,以尽可能地全面地检测出应用中存在的漏洞。 在标签中指明了这是关于“sql注入”的知识,这表明了文件主题的核心所在。SQL注入是一种常见的网络攻击方式,安全测试人员、开发人员和网络管理员都需要对此有所了解,以便进行有效的防御和检测。 最后,提到了压缩包子文件的文件名称列表,其中包含了三个文件:setup.exe、MD5.exe、说明_Readme.html。这里提供的信息有限,但可以推断setup.exe可能是一个安装程序,MD5.exe可能是一个计算文件MD5散列值的工具,而说明_Readme.html通常包含的是软件的使用说明或者版本信息等。这些文件名暗示了在进行网站安全测试时,可能涉及到安装相关的软件工具,以及进行文件的校验和阅读相应的使用说明。然而,这些内容与文件主要描述的web安全漏洞检测主题不是直接相关的。
recommend-type

【GPStoolbox使用技巧大全】:20个实用技巧助你精通GPS数据处理

# 摘要 GPStoolbox是一个广泛应用于GPS数据处理的软件工具箱,它提供了从数据导入、预处理、基本分析到高级应用和自动化脚本编写的全套功能。本文介绍了GPStoolbox的基本概况、安装流程以及核心功能,探讨了如何