10)将多个图像拼为田字图(4 张)、井字图(9 张)、横向长图(多张等高)、纵向长图(多张等宽)，并将结果另存为新文件。 注意当多个图像分辨率不同时的处理(按固定值，还是按图像中的最小 值)。

对于将多个图像拼接为田字图和井字图，可以使用Python中的PIL库来实现。具体的步骤如下：

1. 导入PIL库

from PIL import Image

2. 加载需要拼接的图像

# 加载图像
img1 = Image.open('image1.jpg')
img2 = Image.open('image2.jpg')
img3 = Image.open('image3.jpg')
img4 = Image.open('image4.jpg')

3. 获取图像的大小和模式

# 获取图像的大小和模式
width1, height1 = img1.size
mode1 = img1.mode

4. 创建新图像

# 创建新的图像
new_image = Image.new(mode1, (2*width1, 2*height1))

5. 拼接图像

# 拼接图像
new_image.paste(img1, (0, 0))
new_image.paste(img2, (width1, 0))
new_image.paste(img3, (0, height1))
new_image.paste(img4, (width1, height1))

6. 保存新图像

# 保存新图像
new_image.save('new_image.png')

对于横向长图和纵向长图，可以使用Python中的OpenCV库来实现。具体的步骤如下：

1. 导入OpenCV库

import cv2

2. 加载需要拼接的图像

# 加载图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
img3 = cv2.imread('image3.jpg')
img4 = cv2.imread('image4.jpg')

3. 获取图像的大小和通道数

# 获取图像的大小和通道数
height, width, channels = img1.shape

4. 创建新图像

# 创建新的图像
new_image = np.zeros((height, 2*width, channels), dtype=np.uint8)

5. 拼接图像

# 拼接图像
new_image[:, :width] = img1
new_image[:, width:2*width] = img2

6. 保存新图像

# 保存新图像
cv2.imwrite('new_image.png', new_image)

对于纵向长图，只需要将第5步改为：

# 拼接图像
new_image[:height, :] = img1
new_image[height:2*height, :] = img2

至于分辨率不同的情况，可以按照最小值进行缩放，或者按照固定值进行缩放，具体的处理方法可以根据实际情况进行选择。