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 cv2
import os
import numpy as np

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))

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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numpy数组做图片拼接,numpy数组拼接

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。