学习日志(十六):图像拼接compose

import matplotlib.pyplot as plt
import PIL.Image as Image
import os
import cv2
import numpy
from torchvision import transforms
unloader =transforms.ToPILImage()

IMAGES_PATH = /home/dushuai/word/superpixel_fcn-master/save_out/  # 图片集地址
IMAGES_FORMAT = [.jpg, .JPG]  # 图片格式
IMAGE_SIZE = 160  # 每张小图片的大小
IMAGE_ROW = 2  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几行
IMAGE_COLUMN = 3  # 图片间隔,也就是合并成一张图后,一共有几列
IMAGE_SAVE_PATH = /home/dushuai/word/superpixel_fcn-master/save_out/final.jpg  # 图片转换后的地址

# 获取图片集地址下的所有图片名称
image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
               os.path.splitext(name)[1] == item]
image_names = sorted(image_names)
print(image_names)
# 简单的对于参数的设定和实际图片集的大小进行数量判断
if len(image_names) != IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN:
    raise ValueError("合成图片的参数和要求的数量不能匹配!")


# 定义图像拼接函数
def image_compose():
    to_image = Image.new(RGB, (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE))  # 创建一个新图
    print(新画布的大小:{} +  type:{}.format(to_image.size,type(to_image)))
    # 循环遍历,把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
    for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
        for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
            for i in range(0,6,1):
                from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (y - 1) + x - 1])
                to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
    return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH)  # 保存新图


if __name__ == __main__:
    image_compose()  # 调用函数
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