Python OpenCV将n×n的小图拼接成m×m的大图

news2024/11/17 9:52:17

Python OpenCV将n×n的小图拼接成m×m的大图

前言
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实验环境
n $\times$ n的小图拼接成m $\times$ m的大图
- 代码实现

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前提条件

熟悉Python

实验环境

Python 3.x （面向对象的高级语言）

n $\times$ n的小图拼接成m $\times$ m的大图

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代码实现

import os
import cv2
import numpy as np


def divide_chunks(l, n): # 将列表l分成n个子列表(块)
    # looping till length l
    for i in range(0, len(l), n): 
        yield l[i:i + n]


if __name__=="__main__":
    # 定义小图和大图的尺寸
    small_image_size = 512
    large_image_size = 1536
    # 3 * 3 * 512 * 512 = 1536 * 1536 
    row_num, col_num = large_image_size // small_image_size, large_image_size // small_image_size

    # 定义小图文件名列表
    img_dir = 'imgs/'
    filename_list = os.listdir(img_dir)
    # print(filename_list)
    img_name_list = [img_name for img_name in filename_list if img_name.endswith('.jpg')]
    # print(img_name_list)
    img_lists = []

    # 分块
    n = row_num * col_num
    img_lists = list(divide_chunks(img_name_list, n))

    print(img_lists)

    for img_list_num, img_list in  enumerate(img_lists):
        # 创建一个空白的大图
        result = np.zeros((large_image_size, large_image_size, 3), dtype=np.uint8)
        # 使用 for 循环将小图拼接到大图上
        for i, img_name in enumerate(img_list):
            # 读取小图
            img_path = img_dir  + img_name
            small_image = cv2.imread(img_path)
            small_image = cv2.resize(small_image,(small_image_size,small_image_size))

            # 计算小图在大图中的位置
            row = (i // row_num) * small_image_size
            col = (i % col_num) * small_image_size
            # print((row,col)) # h,w

            # 将小图拼接到大图上
            result[row:row+small_image_size, col:col+small_image_size] = small_image

        # 保存大图
        cv2.imwrite('result_{}.jpg'.format(img_list_num), result)

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