python画图保存图像,python 全景拼接

  python画图保存图像,python 全景拼接

  Python是一种面向对象的解释器计算机编程语言,由荷兰人bzdyl van Rossum于1989年发明。因为Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”,所以Python程序看起来总是通俗易懂。初学者学习Python不仅入门容易,而且如果以后深入挖掘的话也非常容易写下来。

  今天就开始分享python知识吧。

  本文介绍了Python如何将多个图像拼接在一起。分享出来供大家参考。具体分析如下:

  这里描述的计划实现了以下操作:

  用Latex写博文原文生成PDF文档。

  将PDF转换为高清png格式图像

  将各种PNG格式的图像合并成一个大图像。

  将最终的大图直接上传到博文编辑器。

  那么,把PDF文档转换成其他图像格式怎么样?建议使用windowns上的Adobe Acrobat X Pro软件来完成此操作。以下两个图显示了这些步骤。注意,在图2中,您必须自己指定分辨率。没有必要自动指定。否则,生成的图像大小会有所不同。我试了很多次,发现分辨率太大,放大的图片很清晰,但是贴在博文上还是需要调整大小。选择“59.06像素/cm”非常合适。需要注意的是,博客的主题应该是一个更宽的页面。不然贴图不好看。

  在Adobe Acrobat X Pro中将PDF文档保存为图像时,会在PDF文档所在的目录下生成一系列图像:PDF filename _ page _ xx.png。我们的下一个任务是将这些图像合并成一个图像。我选择了Python这个功能强大又方便的工具来完成这个任务。一开始用的是matplotlib库,但是最后发现matplotlib中的函数(Image.imsave) (pyplot.imsave)也有一定的局限性。也就是说,图像的长度和宽度不会超过32768。我对这个限制不满意。当我继续尝试其他图书馆的图像处理时,PIL图书馆没有这种限制,问题就解决了。在以下Python代码中,所有默认图像对应的顺序是文件名末尾数字的升序,数字可能不连续。可以处理的图像名称为xx_1.png. xx_100.png或xx _ 100.png。最后一小段Python代码如下。

  演示代码如下:

  #!/usr/忧心忡忡的蚂蚁/python3

  #编码=utf-8

  进口编号为NP

  从pil导入图像

  导入全球操作系统

  if __name__==__main__ :

  前缀=输入(inputtheprefixofimages:)

  files=glob.glob(前缀 _* )

  Num=len(文件)

  filename _ lens=[len(x for x in files]#文件的长度

  min _ len=min(filename _ lens)#文件名的最小长度

  max _ len=max(filename _ lens)#文件名的最大长度

  if min _ len==max _ len:# thelastnumberofeachfilename hasthesamelength

  files=sorted(files)#按升序对文件进行排序

  else 3360 # maybethefilenamesare是:x _0。png。10.png x。100.png x

  index=[0forxinrange(num ) ]

  forIinrange(数字) :

  filename=files[i]

  start=filename.rfind(_") 1

  end=filename.rfind( . )

  file _ no=int(文件名[开始:结束])

  index[I]=文件编号

  索引=已排序(索引)

  files=[前缀 _str(x)。索引中x的png

  打印(文件(0))))))))))))。

  baseimg=image.open(files[0]).

  sz=baseimg.size

  basemat=NP。至少_2d(基本)

  forIinrange(1,num):

  file=files[i]

  im=image.open(文件)

  im=im.resize(SZ,Image。抗锯齿).

  mat=NP。至少_2d(即时消息)

  是,打印(文件)

  basemat=NP.append(basemat,mat,axis=0).

  final _ img=image.from数组(基础mat)

  final_img.save(merged.png))。

  希望这篇文章能对大家的Python编程有所帮助。

  那么,今天就到此为止。之后会有更多精彩的python内容分享给大家。

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