python的PIL库简直好用的不得了，PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数，关于Image库的介绍和使用，看这里：http://effbot.org/imagingbook/image.htm
这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景，做一下图片的合成
图片可以看作是很多像素点组成的，每个像素点都是一个RGB颜色，(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了，我们可以在一张新的RGB色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素，下一个像素点取图片二的像素，直到遍历完成，代码如下：
from PIL import Image
##这里采用传入图片地址调用此函数
#这个方法目前不支持按比例合成，默认为1：1
#各取一个像素点合并，传入的参数为两张图片的地址
def merge1(img1_address,img2_addess):
status=100
#状态码100为正常
# 200为地址错误
try:
img1=Image.open(img1_address)
img2=Image.open(img2_address)
except:
status=200
img_new=""
else:
width=min(img1.size[0],img2.size[0])
height=min(img1.size[1],img2.size[1])
print(width,height)
img_new = Image.new('RGB',(width,height))
for x in range(width):
for y in range(height):
if y%2==0:
pixel=img1.getpixel((x,y))
img_new.putpixel((x,y),pixel)
else:
pixel=img2.getpixel((x,y))
img_new.putpixel((x,y),pixel)
finally:
return img_new,status
上述代码会返回一张新的图片和一个状态码，接受的时候用两个变量接受
另一种方法是每个像素点各取%50的原图片的颜色，然后把像素点放置在对应位置，为了功能更加强大，我把两者的混合比例设为可调，默认是50%的比例，代码如下：
from PIL import Image
#将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点
#传入的参数为两张图片的地址和比例
#如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准
def merge2(img1_address,img2_address,percent1=0.50,percent2=0.50):
status=100
#状态码100为正常
# 200为地址错误
try:
img1=Image.open(img1_address)
img2=Image.open(img2_address)
except:
status=200
img_new=""
else:
if percent1+percent2!=1:
percent2=1-percent1
width = min(img1.size[0],img2.size[0])
height = min(img1.size[1],img2.size[1])
img_new = Image.new('RGB',(width,height))
for x in range(width):
for y in range(height):
r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y))
r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y))
r=int(percent1*r1+percent2*r2)
g=int(percent1*g1+percent2*g2)
b=int(percent1*b1+percent2*b2)
img_new.putpixel((x,y),(r,g,b))
finally:
return img_new,status
返回的参数与上述相同
如果想要保存图片可用image.save()函数保存
总的代码如下：
from PIL import Image
##这里采用传入图片地址调用此函数
#这个方法目前不支持按比例合成，默认为1：1
#各取一个像素点合并，传入的参数为两张图片的地址
def merge1(img1_address, img2_addess, direct):
status=100
#状态码100为正常
# 200为地址错误
try:
img1=Image.open(img1_address)
img2=Image.open(img2_address)
except:
status=200
img_new=""
else:
width=min(img1.size[0], img2.size[0])
height=min(img1.size[1], img2.size[1])
print(width,height)
img_new = Image.new('RGB',(width, height))
for x in range(width):
for y in range(height):
if y%2 == 0:
pixel = img1.getpixel((x,y))
img_new.putpixel((x,y), pixel)
else:
pixel = img2.getpixel((x,y))
img_new.putpixel((x,y), pixel)
finally:
return status
#将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点
#传入的参数为两张图片的地址和比例
#如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准
def merge2(img1_address, img2_address, direction, percent1):
status = 100
#状态码100为正常
# 200为地址错误
try:
img1 = Image.open(img1_address)
img2 = Image.open(img2_address)
except:
status = 200
img_new = ""
else:
percent2 = 1 - percent1
width = min(img1.size[0], img2.size[0])
height = min(img1.size[1], img2.size[1])
img_new = Image.new('RGB', (width,height))
for x in range(width):
for y in range(height):
r1,g1,b1=img1.getpixel((x,y))
r2,g2,b2=img2.getpixel((x,y))
r = int(percent1 * r1 + percent2 * r2)
g = int(percent1 * g1 +percent2 * g2)
b = int(percent1 * b1 +percent2 * b2)
img_new.putpixel((x,y),(r,g,b))
img_new.save(direction)
#img_new.show()
finally:
return status
#切记在接受返回信息时先判断状态码是否异常，如果正确再执行相应操作
if __name__=='__main__':
img1_address = "B:\Picture\YourName\1.jpg"
img2_address = "B:\Picture\YourName\2.jpg"
direction = "D:/Python/PyQt/课程设计/merges/merge9.png"
status = merge2(img1_address, img2_address, direction, 0.30)
print(status)
当然，我发现Image库中有Image.blend(image1, image2, alpha)这个混合图片的函数，还没看源码，不知道他是用什么方法实现的。
原先的两张照片：
合成后的照片：
左图是方法一，右图是方法二
优劣：
方法一不易造成曝光过度，因为实际的像素点并没改动，只是间隔变大了，但这样可能会造成轮廓不清晰
方法二在比例适当时效果是优于方式一的，但比例不合适就会看起来像曝光过度一样，示例中方法二用的比例是0.3：0.7，又是比例不当效果会很糟糕，孰优孰劣请按效果好坏使用。
以上就是python图片合成的示例的详细内容，更多关于python图片合成的资料请关注其它相关文章！
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