网站首页> 后端开发> python> python图片合成的示例

python图片合成的示例

时间:2020-11-10 09:05:26 阅读:3914次 来源:互联网

python的PIL库简直好用的不得了,PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数,关于Image库的介绍和使用,看这里:http://effbot.org/imagingbook/image.htm

这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景,做一下图片的合成

图片可以看作是很多像素点组成的,每个像素点都是一个RGB颜色,(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了,我们可以在一张新的RGB色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素,下一个像素点取图片二的像素,直到遍历完成,代码如下:

from PIL import Image

##这里采用传入图片地址调用此函数

#这个方法目前不支持按比例合成,默认为1:1
#各取一个像素点合并,传入的参数为两张图片的地址
def merge1(img1_address,img2_addess):
 status=100
 #状态码100为正常
 #  200为地址错误
 try:
  img1=Image.open(img1_address)
  img2=Image.open(img2_address)
 except:
  status=200
  img_new=""
 else:
  width=min(img1.size[0],img2.size[0])
  height=min(img1.size[1],img2.size[1])
  print(width,height)
  img_new = Image.new('RGB',(width,height))
  for x in range(width):
   for y in range(height):
    if y%2==0:
     pixel=img1.getpixel((x,y))
     img_new.putpixel((x,y),pixel)
    else:
     pixel=img2.getpixel((x,y))
     img_new.putpixel((x,y),pixel)
 finally:
  return img_new,status

上述代码会返回一张新的图片和一个状态码,接受的时候用两个变量接受

另一种方法是每个像素点各取%50的原图片的颜色,然后把像素点放置在对应位置,为了功能更加强大,我把两者的混合比例设为可调,默认是50%的比例,代码如下:

from PIL import Image

#将像素点按比例取色,然后合成一个新像素点
#传入的参数为两张图片的地址和比例
#如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准
def merge2(img1_address,img2_address,percent1=0.50,percent2=0.50):
 status=100
 #状态码100为正常
 #  200为地址错误
 try:
  img1=Image.open(img1_address)
  img2=Image.open(img2_address)
 except:
  status=200
  img_new=""
 else:
  if percent1+percent2!=1:
   percent2=1-percent1
  width = min(img1.size[0],img2.size[0])
  height = min(img1.size[1],img2.size[1])
  img_new = Image.new('RGB',(width,height))
  for x in range(width):
   for y in range(height):
    r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y))
    r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y))
    r=int(percent1*r1+percent2*r2)
    g=int(percent1*g1+percent2*g2)
    b=int(percent1*b1+percent2*b2)
    img_new.putpixel((x,y),(r,g,b))
 finally:
  return img_new,status

返回的参数与上述相同
如果想要保存图片可用image.save()函数保存

总的代码如下:

from PIL import Image

##这里采用传入图片地址调用此函数

#这个方法目前不支持按比例合成,默认为1:1
#各取一个像素点合并,传入的参数为两张图片的地址
def merge1(img1_address, img2_addess, direct):
 status=100
 #状态码100为正常
 #  200为地址错误
 try:
  img1=Image.open(img1_address)
  img2=Image.open(img2_address)
 except:
  status=200
  img_new=""
 else:
  width=min(img1.size[0], img2.size[0])
  height=min(img1.size[1], img2.size[1])
  print(width,height)
  img_new = Image.new('RGB',(width, height))
  for x in range(width):
   for y in range(height):
    if y%2 == 0:
     pixel = img1.getpixel((x,y))
     img_new.putpixel((x,y), pixel)
    else:
     pixel = img2.getpixel((x,y))
     img_new.putpixel((x,y), pixel)
 finally:
  return status

#将像素点按比例取色,然后合成一个新像素点
#传入的参数为两张图片的地址和比例
#如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准
def merge2(img1_address, img2_address, direction, percent1):

 status = 100
 #状态码100为正常
 # 200为地址错误
 try:
  img1 = Image.open(img1_address)
  img2 = Image.open(img2_address)
 except:
  status = 200
  img_new = ""
 else:
  percent2 = 1 - percent1
  width = min(img1.size[0], img2.size[0])
  height = min(img1.size[1], img2.size[1])
  img_new = Image.new('RGB', (width,height))
  for x in range(width):
   for y in range(height):
    r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y))
    r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y))
    r = int(percent1 * r1 + percent2 * r2)
    g = int(percent1 * g1 +percent2 * g2)
    b = int(percent1 * b1 +percent2 * b2)
    img_new.putpixel((x,y),(r,g,b))
  img_new.save(direction)
  #img_new.show()
 finally:
  return status
 #切记在接受返回信息时先判断状态码是否异常,如果正确再执行相应操作
if __name__=='__main__':

 img1_address = "B:\Picture\YourName\1.jpg"
 img2_address = "B:\Picture\YourName\2.jpg"
 direction = "D:/Python/PyQt/课程设计/merges/merge9.png"
 status = merge2(img1_address, img2_address, direction, 0.30)
 print(status)

当然,我发现Image库中有Image.blend(image1, image2, alpha)这个混合图片的函数,还没看源码,不知道他是用什么方法实现的。

原先的两张照片:

python图片合成的示例

合成后的照片:

python图片合成的示例

左图是方法一,右图是方法二

优劣:
方法一不易造成曝光过度,因为实际的像素点并没改动,只是间隔变大了,但这样可能会造成轮廓不清晰
方法二在比例适当时效果是优于方式一的,但比例不合适就会看起来像曝光过度一样,示例中方法二用的比例是0.3:0.7,又是比例不当效果会很糟糕,孰优孰劣请按效果好坏使用。

本文地址:https://www.manongw.com/article/217.html

文章来源:转载于腾讯云,转载网址为https://cloud.tencent.com/developer/article/1570257

版权申明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 ezhongheng@126.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关文章
  • 本文主要介绍了Python高阶函数与装饰器函数的深入讲解的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-11-10 16:18
  • 本文主要介绍了Python+OpenCV图像处理——实现轮廓发现的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-10-24 10:20
  • 本文主要介绍了Sentry错误日志监控使用方法解析的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-11-12 16:11
  • 本文主要介绍了python hmac模块验证客户端的合法性的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-11-08 08:38
  • 本文主要介绍了python 下载m3u8视频的示例代码的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-11-12 10:22
  • 本文主要介绍了Python数据可视化常用4大绘图库原理详解的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-10-24 09:27
  • 本文主要介绍了Jupyter Notebook安装及使用方法解析的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-11-12 17:37
  • 本文主要介绍了Django执行源生mysql语句实现过程解析的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-11-13 10:34
  • 本文主要介绍了python对 MySQL 数据库进行增删改查的脚本的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-10-22 18:50
  • 本文主要介绍了python+flask编写一个简单的登录接口的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
    2020-11-13 15:46