Jadual Kandungan
Jahitan gambar
Kolaj gambar
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk menjahit dan kolaj gambar menggunakan Python

Bagaimana untuk menjahit dan kolaj gambar menggunakan Python

Aug 18, 2023 pm 12:57 PM
pemprosesan imej pengaturcaraan python Jahitan gambar

Bagaimana untuk menjahit dan kolaj gambar menggunakan Python

Cara menggunakan Python untuk mencantum dan mengkolaj gambar

Dalam media sosial moden, jahitan gambar dan kolaj ialah teknik pemprosesan imej biasa yang boleh menggabungkan berbilang gambar menjadi satu, atau menggabungkan satu Gambar digabungkan dengan elemen lain. Python menyediakan banyak perpustakaan pemprosesan imej yang berkuasa, menjadikan jahitan dan kolaj imej sangat mudah. Artikel ini akan memperkenalkan penggunaan perpustakaan Bantal dan perpustakaan OpenCV dalam Python untuk melaksanakan penyambungan dan kolaj imej.

Pertama, kita perlu memasang perpustakaan Bantal dan perpustakaan OpenCV. Ia boleh dipasang dengan arahan berikut:

pip install Pillow
pip install opencv-python
Salin selepas log masuk

Seterusnya, kita perlu menyediakan beberapa gambar untuk percubaan. Kita boleh memilih beberapa gambar yang perlu dicantum atau dikolaj dan menyimpannya ke dalam folder.

Katakan kita ada tiga imej iaitu img1.jpg, img2.jpg dan img3.jpg. Sekarang kita akan mula mencantum dan menyusun imej ini menggunakan Python.

Jahitan gambar

Untuk jahitan gambar, kita boleh menggunakan perpustakaan Bantal untuk mencapainya. Berikut ialah kod sampel yang menunjukkan cara menyambung dua imej secara menegak:

from PIL import Image

# 打开图片
img1 = Image.open('img1.jpg')
img2 = Image.open('img2.jpg')

# 调整图片大小
img1 = img1.resize((img1.width, img2.height))

# 创建新图片,宽度为两张图片的宽度之和,高度为两张图片的高度之和
result = Image.new(img1.mode, (img1.width, img1.height + img2.height))

# 在新图片上粘贴第一张图片
result.paste(img1, (0, 0))

# 在新图片上粘贴第二张图片
result.paste(img2, (0, img1.height))

# 保存结果
result.save('result.jpg')
Salin selepas log masuk

Kami mula-mula membuka kedua-dua imej, dan kemudian melaraskan saiz img1 melalui kaedah resize() supaya ketinggiannya sama dengan ketinggian img2 . Kemudian kami mencipta hasil imej baharu yang lebarnya ialah jumlah lebar dua imej dan ketinggiannya ialah jumlah ketinggian dua imej. Akhir sekali, kami menampal kedua-dua imej bersama-sama menggunakan kaedah tampal() pada imej baharu dan menyimpan hasilnya sebagai result.jpg.

Kolaj gambar

Untuk kolaj gambar, kita boleh menggunakan perpustakaan OpenCV untuk mencapainya. Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan cara untuk mengkolaj satu imej di atas imej yang lain:

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread('img3.jpg')

# 读取logo图片
logo = cv2.imread('logo.png')

# 调整logo图片的尺寸
logo = cv2.resize(logo, (100, 100))

# 在图片上放置logo
x = 50
y = 50
image[y:y+logo.shape[0], x:x+logo.shape[1]] = logo

# 保存结果
cv2.imwrite('result.jpg', image)
Salin selepas log masuk

Mula-mula, kita membaca dua imej menggunakan kaedah cv2.imread() dan kemudian gunakan kaedah cv2.resize() Laraskan saiz imej logo. Seterusnya, kami menentukan lokasi imej logo dengan menetapkan nilai x dan y, dan menggunakan tatasusunan imej untuk kolaj. Akhir sekali, kami menggunakan kaedah cv2.imwrite() untuk menyimpan hasilnya sebagai result.jpg.

Dengan kod sampel di atas, kami boleh melaksanakan penyambungan dan kolaj imej dengan mudah dalam Python. Sama ada jahitan gambar ringkas atau ikon kolaj atau teks pada gambar, ia sangat mudah. Dengan menguasai teknik pemprosesan imej asas ini, kita boleh mencipta imej yang unik dan cantik.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menjahit dan kolaj gambar menggunakan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Jan 23, 2024 am 10:39 AM

Jarak Wasserstein, juga dikenali sebagai Jarak EarthMover (EMD), ialah metrik yang digunakan untuk mengukur perbezaan antara dua taburan kebarangkalian. Berbanding dengan perbezaan tradisional KL atau perbezaan JS, jarak Wasserstein mengambil kira maklumat struktur antara pengedaran dan oleh itu mempamerkan prestasi yang lebih baik dalam banyak tugas pemprosesan imej. Dengan mengira kos pengangkutan minimum antara dua pengedaran, jarak Wasserstein dapat mengukur jumlah kerja minimum yang diperlukan untuk mengubah satu pengedaran kepada yang lain. Metrik ini mampu menangkap perbezaan geometri antara taburan, dengan itu memainkan peranan penting dalam tugas seperti penjanaan imej dan pemindahan gaya. Oleh itu, jarak Wasserstein menjadi konsep

Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Jan 23, 2024 am 08:30 AM

VisionTransformer (VIT) ialah model klasifikasi imej berasaskan Transformer yang dicadangkan oleh Google. Tidak seperti model CNN tradisional, VIT mewakili imej sebagai jujukan dan mempelajari struktur imej dengan meramalkan label kelas imej. Untuk mencapai matlamat ini, VIT membahagikan imej input kepada berbilang patch dan menggabungkan piksel dalam setiap patch melalui saluran dan kemudian melakukan unjuran linear untuk mencapai dimensi input yang dikehendaki. Akhir sekali, setiap tampalan diratakan menjadi satu vektor, membentuk urutan input. Melalui mekanisme perhatian kendiri Transformer, VIT dapat menangkap hubungan antara tampalan yang berbeza dan melakukan pengekstrakan ciri dan ramalan klasifikasi yang berkesan. Perwakilan imej bersiri ini ialah

Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Jan 23, 2024 am 08:06 AM

Pembinaan semula imej resolusi super ialah proses menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian adversarial generatif (GAN). Matlamat kaedah ini adalah untuk meningkatkan kualiti dan perincian imej dengan menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, kamera pengawasan, imej satelit, dsb. Melalui pembinaan semula imej resolusi super, kami boleh mendapatkan imej yang lebih jelas dan terperinci, membantu menganalisis dan mengenal pasti sasaran dan ciri dalam imej dengan lebih tepat. Kaedah pembinaan semula Kaedah pembinaan semula imej resolusi super secara amnya boleh dibahagikan kepada dua kategori: kaedah berasaskan interpolasi dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. 1) Kaedah berasaskan interpolasi Pembinaan semula imej resolusi super berdasarkan interpolasi

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# Oct 08, 2023 pm 07:06 PM

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Dalam pembangunan perisian moden, pemprosesan imej dan reka bentuk antara muka grafik adalah keperluan biasa. Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi tujuan umum, C# mempunyai pemprosesan imej yang berkuasa dan keupayaan reka bentuk antara muka grafik. Artikel ini akan berdasarkan C#, membincangkan cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik, dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Isu pemprosesan imej: Bacaan dan paparan imej: Dalam C#, bacaan dan paparan imej adalah operasi asas. Boleh digunakan.N

Pembangunan Java: bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej Pembangunan Java: bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej Sep 21, 2023 am 08:39 AM

Pembangunan Java: Panduan Praktikal untuk Pengecaman dan Pemprosesan Imej Abstrak: Dengan perkembangan pesat penglihatan komputer dan kecerdasan buatan, pengecaman dan pemprosesan imej memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Java untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej, serta menyediakan contoh kod khusus. 1. Prinsip asas pengecaman imej Pengecaman imej merujuk kepada penggunaan teknologi komputer untuk menganalisis dan memahami imej untuk mengenal pasti objek, ciri atau kandungan dalam imej. Sebelum melakukan pengecaman imej, kita perlu memahami beberapa teknik pemprosesan imej asas, seperti yang ditunjukkan dalam rajah

Cara menggunakan Python untuk skrip dan pelaksanaan di Linux Cara menggunakan Python untuk skrip dan pelaksanaan di Linux Oct 05, 2023 am 11:45 AM

Cara menggunakan Python untuk menulis dan melaksanakan skrip dalam Linux Dalam sistem pengendalian Linux, kita boleh menggunakan Python untuk menulis dan melaksanakan pelbagai skrip. Python ialah bahasa pengaturcaraan ringkas dan berkuasa yang menyediakan banyak perpustakaan dan alatan untuk menjadikan skrip lebih mudah dan lebih cekap. Di bawah ini kami akan memperkenalkan langkah asas cara menggunakan Python untuk penulisan dan pelaksanaan skrip dalam Linux, dan menyediakan beberapa contoh kod khusus untuk membantu anda memahami dan menggunakannya dengan lebih baik. Pasang Python

Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Jan 24, 2024 pm 09:57 PM

Pemulihan foto lama ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membaiki, menambah baik dan menambah baik foto lama. Menggunakan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin, teknologi ini secara automatik boleh mengenal pasti dan membaiki kerosakan dan kecacatan pada foto lama, menjadikannya kelihatan lebih jelas, lebih semula jadi dan lebih realistik. Prinsip teknikal pemulihan foto lama terutamanya merangkumi aspek-aspek berikut: 1. Penyahnosian dan penambahbaikan imej Apabila memulihkan foto lama, foto itu perlu dibunyikan dan dipertingkatkan terlebih dahulu. Algoritma dan penapis pemprosesan imej, seperti penapisan min, penapisan Gaussian, penapisan dua hala, dsb., boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah bunyi dan bintik warna, dengan itu meningkatkan kualiti foto. 2. Pemulihan dan pembaikan imej Dalam foto lama, mungkin terdapat beberapa kecacatan dan kerosakan, seperti calar, retak, pudar, dsb. Masalah ini boleh diselesaikan dengan algoritma pemulihan dan pembaikan imej

Nota kajian PHP: pengecaman muka dan pemprosesan imej Nota kajian PHP: pengecaman muka dan pemprosesan imej Oct 08, 2023 am 11:33 AM

Nota kajian PHP: Pengecaman muka dan pemprosesan imej Prakata: Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, pengecaman muka dan pemprosesan imej telah menjadi topik hangat. Dalam aplikasi praktikal, pengecaman muka dan pemprosesan imej kebanyakannya digunakan dalam pemantauan keselamatan, buka kunci muka, perbandingan kad, dsb. Sebagai bahasa skrip sebelah pelayan yang biasa digunakan, PHP juga boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi yang berkaitan dengan pengecaman muka dan pemprosesan imej. Artikel ini akan membawa anda melalui pengecaman muka dan pemprosesan imej dalam PHP, dengan contoh kod khusus. 1. Pengecaman muka dalam PHP Pengecaman muka ialah a

See all articles