


Wie kombiniere ich mehrere Bilder horizontal in Python, ohne dass es zu Überlappungsproblemen kommt?
Bilder horizontal in Python kombinieren
Dieser Artikel befasst sich mit dem Problem der horizontalen Kombination mehrerer JPEG-Bilder in Python.
Problem:
Der Benutzer hat drei Bilder gleicher Größe (148 x 95) und versucht, sie mithilfe des bereitgestellten Codes horizontal zu kombinieren. Die Ausgabe enthält jedoch zusätzliche Teilbilder, die vorherige Unterbilder überlappen.
Lösung:
Um dieses Problem zu beheben, können wir den folgenden geänderten Code verwenden:
<code class="python">import sys from PIL import Image images = [Image.open(x) for x in ['Test1.jpg', 'Test2.jpg', 'Test3.jpg']] widths, heights = zip(*(i.size for i in images)) total_width = sum(widths) max_height = max(heights) new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height)) x_offset = 0 for im in images: new_im.paste(im, (x_offset, 0)) x_offset += im.size[0] new_im.save('combined_horizontally.jpg')</code>
Dieser Code bewirkt Folgendes:
- Öffnet die Eingabebilder und bestimmt deren Breite und Höhe.
- Berechnet die Gesamtbreite und maximale Höhe des kombinierten Bildes.
- Erstellt ein neues Bild mit den berechneten Abmessungen.
- Fügt jedes Eingabebild horizontal mit einem entsprechenden Versatz in das neue Bild ein.
- Speichert das kombinierte Bild als „combined_horizontally.jpg“.
Zusätzliche Überlegungen:
- Der Code bestimmt dynamisch die Bildabmessungen und ermöglicht so die Verarbeitung von Bildern unterschiedlicher Größe.
- Es gibt die Abmessungen in einer einzigen Zeile an und erleichtert so die Anpassung bei Bedarf.
- Durch die Verwendung der Max-Funktion zur Bestimmung der maximalen Höhe passt das kombinierte Bild zu allen Eingabebildern, auch wenn diese unterschiedliche Höhen haben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kombiniere ich mehrere Bilder horizontal in Python, ohne dass es zu Überlappungsproblemen kommt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
