Python 实现将大图切片成小图,将小图组合成大图的

1. 简介

今天我们来学习如何使用 Python 对大图进行切片，并将切出来的小图组合成大图。这个技能在实际工作中应用广泛，比如在制作瓷砖拼图、长图合并等场景中都能用到。

在本文中，我们将使用 Python 中的 Pillow 库进行图像处理。

2. 安装 Pillow 库

在开始代码编写之前，我们需要先安装 Pillow 库。如果您还没有安装，可以通过以下命令在终端中进行安装：

pip install Pillow

3. 大图切片成小图

首先我们需要将大图切片成小图。这里我们设置切片大小是500×500像素（您可以根据实际情况进行修改），并将切片后的小图保存在指定的目录中。

3.1 打开大图并获取图片大小

在 Python 中，我们可以使用 Pillow 库中的 Image模块来打开图片。接下来，我们需要获取大图的大小以确定切片的数量。

以下是获取图片大小的代码：

from PIL import Image

img_path = "path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)
width, height = img.size

其中，img_path指定了大图的路径，img = Image.open(img_path)创建了一个 Image 对象，img.size获取了图片的宽度和高度。

3.2 切片大图

接下来我们需要使用 Python 的循环来切片大图。我们使用两个循环，一个循环是沿着图片的宽度切片，另一个循环是沿着图片的高度切片。

切片后的小图保存在指定的目录中。

以下是切片代码：

import os

tile_size = 500
x_range = width // tile_size
y_range = height // tile_size
for x in range(x_range):
    for y in range(y_range):
        left = x * tile_size
        upper = y * tile_size
        right = left + tile_size
        lower = upper + tile_size
        tile = img.crop((left, upper, right, lower))
        filepath = os.path.join("tiles", f"{x}_{y}.jpg")
        tile.save(filepath)

其中，tile_size指定了切片大小，x_range和y_range分别计算了切片的宽度和高度。

接着，我们使用两个循环，循环变量x表示宽度切片，变量y表示高度切片。我们通过计算出切片的左上角(left, upper)和右下角(right, lower)坐标来切片大图，并将切片保存在 "tiles" 目录中。

4. 小图组合成大图

我们已经将大图切成了许多小图，现在需要将这些小图组合成一张大图。在 Python 中，我们也能使用 Pillow 库中的 Image模块来实现图片的组合。

4.1 创建一个空白大图

首先，我们需要根据小图的数量和大小计算出组合后的大图大小，然后创建一个空白的大图。我们可以使用 Image.new() 方法创建空白图片。

以下是创建一个空白大图的代码：

import math

merged_size = math.ceil(width/tile_size) * math.ceil(height/tile_size) * tile_size
merged_img = Image.new("RGB", (merged_size, merged_size), "#FFFFFF")

其中，merged_size计算出了组合后的大图大小，然后我们使用 Image.new() 方法创建空白图片的对象 merged_img。参数 "RGB" 表示图像模式为 RGB 颜色模式，大小为图片宽度和高度。最后一个参数 "#FFFFFF" 表示背景颜色，默认为黑色。

4.2 将小图组合成大图

接下来我们需要将切出来的小图组合成一张大图。这里我们使用和切片同样的方式进行循环。

以下是组合小图的代码：

for x in range(x_range):

    for y in range(y_range):
        filepath = os.path.join("tiles", f"{x}_{y}.jpg")
        tile = Image.open(filepath)
        x_pos = x * tile_size
        y_pos = y * tile_size
        merged_img.paste(tile, (x_pos, y_pos))

其中，filepath是切出来的小图路径，Image.open(filepath)打开小图，x_pos和y_pos分别计算了小图的左上角坐标，merged_img.paste(tile, (x_pos, y_pos))将小图粘贴到大图中。

5. 示例代码

现在，我们将切片和组合的代码整合到一起，并且加上一些注释，生成示例代码：

from PIL import Image

import os
import math
# 打开图片并获取图片大小
img_path = "path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)
width, height = img.size
# 切片大小
tile_size = 500
# 计算切片数量
x_range = math.ceil(width / tile_size)
y_range = math.ceil(height / tile_size)
# 循环切片
for x in range(x_range):
    for y in range(y_range):
        # 计算切片坐标
        left = x * tile_size
        upper = y * tile_size
        right = left + tile_size
        lower = upper + tile_size
        # 切片并保存
        tile = img.crop((left, upper, right, lower))
        filepath = os.path.join("tiles", f"{x}_{y}.jpg")
        tile.save(filepath)
# 计算组合后的图片大小
merged_size = x_range * tile_size, y_range * tile_size
merged_img = Image.new("RGB", merged_size, "#FFFFFF")
# 循环组合
for x in range(x_range):
    for y in range(y_range):
        # 计算切片坐标
        filepath = os.path.join("tiles", f"{x}_{y}.jpg")
        tile = Image.open(filepath)
        x_pos = x * tile_size
        y_pos = y * tile_size
        merged_img.paste(tile, (x_pos, y_pos))
# 保存组合后的图片
merged_img.save("path/to/merged/image.jpg")

总结

在本文中，我们学习了如何使用 Python 中的 Pillow 库对大图进行切片，并将切出来的小图组合成一张大图。

这个技能在实际工作中有很多用途，比如制作瓷砖拼图、长图合并等场景中都能用到。同时，通过本文的学习，您还可以更深入地了解 Python 中 Pillow 库的使用。