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我们其它相关文章！

本文标题: python图片合成的示例

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/362850.html