时间:2021-05-22
两种方法拼接
#img = np.vstack((img, img2)) # vstack按垂直方向,hstack按水平方向img = np.concatenate((img, img2), axis=0) # axis=0 按垂直方向,axis=1 按水平方向统一图片大小,保证数组维度一致避免拼接失败。 把图片全部调整成第一张图的宽高
def img_size(image_names,width, height): for i in image_names: img = cv2.imread(os.path.join(img_path, i)) img_resize = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imwrite(os.path.join(img_path, i), img_resize) print(os.path.join(img_path, i))完整案例,拼接文件夹中的所有图片
import cv2import osimport numpy as npdef img_size(image_names,width, height): for i in image_names: img = cv2.imread(os.path.join(img_path, i)) img_resize = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imwrite(os.path.join(img_path, i), img_resize) print(os.path.join(img_path, i))if __name__ == '__main__': img_path = r'F:\studytest' image_names = [name for name in os.listdir(img_path) if os.path.splitext(name)[1] == ".jpg"] img1 = cv2.imread(os.path.join(img_path, image_names[0])) width, height = img1.shape[:2][::-1] img_size(image_names,width, height) img = img1 for i in range(1,len(image_names)): img_page = image_names[i] img2 = cv2.imread(os.path.join(img_path, img_page)) #img = np.vstack((img, img2)) # vstack按垂直方向,hstack按水平方向 img = np.concatenate((img, img2), axis=0) # axis=0 按垂直方向,axis=1 按水平方向 cv2.imwrite(os.path.join(img_path,"res.jpg"), img) # cv2.imshow("img",img) # cv2.waitKey()``以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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Python中numpy数组的合并有很多方法,如-np.append()-np.concatenate()-np.stack()-np.hstack()-np.
在python中,用于数组拼接的主要来自numpy包,当然pandas包也可以完成。而,numpy中可以使用append和concatenate函数:1.建立数
合并在numpy中合并两个arraynumpy中可以通过concatenate,参数axis=0表示在垂直方向上合并两个数组,等价于np.vstack;参数ax
Numpy中提供了concatenate,append,stack类(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack
Numpy中提供了concatenate,append,stack类(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack