图片分割和图片合成（大图切割成小图，python代码） |
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图片分割和图片合成（大图切割成小图，python代码）
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目录 分割 拼接 由于后面要进行图片的分割，所以就先做了一些准备。 要分割的图片如下：
思路也比较简单，代码注释比较详细，看代码就行。 from cv2 import cv2 import numpy as np import os pic_path = '.jpg' # 分割的图片的位置 pic_target = './result/' # 分割后的图片保存的文件夹 if not os.path.exists(pic_target): #判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹 os.makedirs(pic_target) #要分割后的尺寸 cut_width = 512 cut_length = 512 # 读取要分割的图片，以及其尺寸等数据 picture = cv2.imread(pic_path) (width, length, depth) = picture.shape # 预处理生成0矩阵 pic = np.zeros((cut_width, cut_length, depth)) # 计算可以划分的横纵的个数 num_width = int(width / cut_width) num_length = int(length / cut_length) # for循环迭代生成 for i in range(0, num_width): for j in range(0, num_length): pic = picture[i*cut_width : (i+1)*cut_width, j*cut_length : (j+1)*cut_length, :] result_path = pic_target + '{}_{}.jpg'.format(i+1, j+1) cv2.imwrite(result_path, pic) print("done!!!")效果如下：
有了分割好的图片之后，后面可能还要进行拼接，拼接相对复杂一些。 代码如下： from cv2 import cv2 import numpy as np import os # 分割后的图片的文件夹，以及拼接后要保存的文件夹 pic_path = '/result/' pic_target = 'picture/' # 数组保存分割后图片的列数和行数，注意分割后图片的格式为x_x.jpg，x从1开始 num_width_list = [] num_lenght_list = [] # 读取文件夹下所有图片的名称 picture_names = os.listdir(pic_path) if len(picture_names)==0: print("没有文件") else: # 获取分割后图片的尺寸 img_1_1 = cv2.imread(pic_path + '1_1.jpg') (width, length, depth) = img_1_1.shape # 分割名字获得行数和列数，通过数组保存分割后图片的列数和行数 for picture_name in picture_names: num_width_list.append(int(picture_name.split("_")[0])) num_lenght_list.append(int((picture_name.split("_")[-1]).split(".")[0])) # 取其中的最大值 num_width = max(num_width_list) num_length = max(num_lenght_list) # 预生成拼接后的图片 splicing_pic = np.zeros((num_width*width, num_length*length, depth)) # 循环复制 for i in range(1, num_width+1): for j in range(1, num_length+1): img_part = cv2.imread(pic_path + '{}_{}.jpg'.format(i, j)) splicing_pic[width*(i-1) : width*i, length*(j-1) : length*j, :] = img_part # 保存图片，大功告成 cv2.imwrite(pic_target + 'result.jpg', splicing_pic) print("done!!!")拼接后的效果图如下：
注意：分割和代码采用文中的分割代码，拼接才能成功，或者保持相同的命名方式。 |
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