1.图片分块

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np def divide_img(img_path, img_name, save_path):
imgg=img_path+img_name
img = cv2.imread(imgg)
# img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
h = img.shape[0]
w = img.shape[1]
n=8
m=8
print('h={},w={},n={},m={}'.format(h,w,n,m))
dis_h=int(np.floor(h/n))
dis_w=int(np.floor(w/m))
num=0
for i in range(n):
for j in range(m):
num+=1
print('i,j={}{}'.format(i,j))
sub=img[dis_h*i:dis_h*(i+1),dis_w*j:dis_w*(j+1),:]
cv2.imwrite(save_path + '_{}.tif'.format(num),sub) if __name__ == '__main__': img_path = 'D:\\PycharmDOC\\divide_test_photo\\s1\\'
save_path = 'D:\\PycharmDOC\\divide_test_photo\\s2\\'
img_list = os.listdir(img_path)
for name in img_list:
divide_img(img_path,name,save_path)

  

2.图片拼接

import PIL.Image as Image
import os IMAGES_PATH = 'D:\\PycharmDOC\\divide_test_photo\\s3\\' # 图片集地址
IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.tif'] # 图片格式
IMAGE_SIZE = 128 # 每张小图片的大小
IMAGE_ROW = 8 # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几行
IMAGE_COLUMN = 8 # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几列
IMAGE_SAVE_PATH = 'D:\\PycharmDOC\\divide_test_photo\\pj.tif' # 图片转换后的地址 # 获取图片集地址下的所有图片名称
image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
os.path.splitext(name)[1] == item] # 简单的对于参数的设定和实际图片集的大小进行数量判断
if len(image_names) != IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN:
raise ValueError("合成图片的参数和要求的数量不能匹配!") # 定义图像拼接函数
def image_compose():
to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE)) #创建一个新图
# 循环遍历,把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (y - 1) + x - 1]).resize(
(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),Image.ANTIALIAS)
to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH) # 保存新图
image_compose() #调用函数

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