用Python实现将多张图片排列成n*m的图像矩阵图

引言

在图像处理和图像展示的应用中，将多张图片排列成一个图像矩阵图是一个常见的需求。本博客介绍如何使用Python实现将12张图片排列成n*m的图像矩阵图。

环境准备

为了实现这个目标，我们需要安装Pillow库。Pillow是Python中一个强大的图像处理库，它提供了丰富的图像处理功能。

你可以使用以下命令来安装Pillow库：

pip install Pillow

代码实现

下面是Python代码的实现步骤：

导入所需的库：

from PIL import Image

加载图片：

images = []
for i in range(0, 12): # 加载12张图片，假设图片名分别为0.jpg, 1.jpg, ..., 11.jpg
    image_path = f"{i}.jpg"
    image = Image.open(image_path)
    images.append(image)

创建一个空白图像，并计算结果图像的大小：

result_width = images[0].width * m
result_height = images[0].height * n
result_image = Image.new("RGB", (result_width, result_height))

将图片拼接到空白图像上：

for i in range(n):
    for j in range(m):
        image_index = i * m + j
        result_image.paste(images[image_index], (j * images[0].width, i * images[0].height))

展示和保存图像：

result_image.show()
result_image.save("output.jpg")

效果演示

下面是将12张图片排列成3*4图像矩阵的示例图像：

总结

本博客介绍了如何使用Python和Pillow库将12张图片排列成n*m的图像矩阵图。你可以根据需要修改代码以适应不同的图片数量和排列方式。

希望本博客能帮助你实现你的图像处理需求。谢谢阅读！

完整代码


def arrange():
    from PIL import Image
    import numpy as np

    # 加载12张图片，假设图片名分别为0.jpg, 1.jpg, ..., 11.jpg
    images = []
    for i in range(0, 12):
        image_path = f"/home/you/pic/{i}.jpg"
        image = Image.open(image_path)
        images.append(image)

    # 创建一个空白图像，用于拼接图片
    result_width = images[0].width * 4
    result_height = images[0].height * 3
    result_image = Image.new("RGB", (result_width, result_height))

    # 将图片拼接到空白图像上
    for i in range(3):
        for j in range(4):
            image_index = i * 4 + j
            result_image.paste(images[image_index], (j * images[0].width, i * images[0].height))

    # 展示和保存拼接后的图像
    result_image.show()
    result_image.save("output1.jpg")




if __name__ == '__main__':
    import cv2
    import os
    # 以下代码是先把多张图片处理成相同尺寸，并按照0～11.jpg命名（假设有12张图片）
	# 存放原图片的文件夹路径
    path = r"/home/you/pic" 
    list = os.listdir(path)
    for index, i in enumerate(list):
        l = r"/home/you/pic/{}".format(i)
        img = cv2.imread(l)
        # 将尺寸处理成640*640
        img = cv2.resize(img, (640, 640))
        # 处理后的图片名
        s = r"/home/you/{}.jpg".format(index)  
        cv2.imwrite(s, img)
    
    arrange()