Ich versuche, einige JPEG-Bilder in Python horizontal zu kombinieren.

Problem

Ich habe 3 Bilder - jedes ist 148 x 95 - siehe Anhang. Ich habe gerade 3 Kopien desselben Bildes gemacht - deshalb sind sie gleich.

Mein Versuch

Ich versuche, sie mit dem folgenden Code horizontal zu verbinden:

import sys
from PIL import Image

list_im = ['Test1.jpg','Test2.jpg','Test3.jpg']
new_im = Image.new('RGB', (444,95)) #creates a new empty image, RGB mode, and size 444 by 95

for elem in list_im:
    for i in xrange(0,444,95):
        im=Image.open(elem)
        new_im.paste(im, (i,0))
new_im.save('test.jpg')

Dies erzeugt jedoch die Ausgabe, die als angehängt ist test.jpg.

Frage

Gibt es eine Möglichkeit, diese Bilder horizontal zu verketten, sodass in den Teilbildern in test.jpg kein zusätzliches Teilbild angezeigt wird?

zusätzliche Information

Ich suche nach einer Möglichkeit, n Bilder horizontal zu verketten. Ich möchte diesen Code allgemein verwenden, daher würde ich es vorziehen:

• Wenn möglich, Bildabmessungen nicht fest codieren
• Geben Sie die Abmessungen in einer Zeile an, damit sie leicht geändert werden können

Sie können so etwas tun:

import sys
from PIL import Image

images = [Image.open(x) for x in ['Test1.jpg', 'Test2.jpg', 'Test3.jpg']]
widths, heights = zip(*(i.size for i in images))

total_width = sum(widths)
max_height = max(heights)

new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height))

x_offset = 0
for im in images:
  new_im.paste(im, (x_offset,0))
  x_offset += im.size[0]

new_im.save('test.jpg')

Test1.jpg

Test2.jpg

Test3.jpg

test.jpg

Das verschachtelte for i in xrange(0,444,95):Bild fügt jedes Bild fünfmal ein und ist 95 Pixel voneinander entfernt. Jede Iteration der äußeren Schleife wird über die vorherige eingefügt.

for elem in list_im:
  for i in xrange(0,444,95):
    im=Image.open(elem)
    new_im.paste(im, (i,0))
  new_im.save('new_' + elem + '.jpg')

Ich würde das versuchen:

import numpy as np
import PIL
from PIL import Image

list_im = ['Test1.jpg', 'Test2.jpg', 'Test3.jpg']
imgs    = [ PIL.Image.open(i) for i in list_im ]
# pick the image which is the smallest, and resize the others to match it (can be arbitrary image shape here)
min_shape = sorted( [(np.sum(i.size), i.size ) for i in imgs])[0][1]
imgs_comb = np.hstack( (np.asarray( i.resize(min_shape) ) for i in imgs ) )

# save that beautiful picture
imgs_comb = PIL.Image.fromarray( imgs_comb)
imgs_comb.save( 'Trifecta.jpg' )    

# for a vertical stacking it is simple: use vstack
imgs_comb = np.vstack( (np.asarray( i.resize(min_shape) ) for i in imgs ) )
imgs_comb = PIL.Image.fromarray( imgs_comb)
imgs_comb.save( 'Trifecta_vertical.jpg' )

Es sollte funktionieren, solange alle Bilder von der gleichen Art sind (alle RGB, alle RGBA oder alle Graustufen). Es sollte nicht schwierig sein, sicherzustellen, dass dies bei einigen weiteren Codezeilen der Fall ist. Hier sind meine Beispielbilder und das Ergebnis:

Test1.jpg

Test2.jpg

Test3.jpg

Trifecta.jpg:

Trifecta_vertical.jpg

Bearbeiten: Die Antwort von DTing ist besser auf Ihre Frage anwendbar, da PIL verwendet wird. Ich lasse dies jedoch für den Fall, dass Sie wissen möchten, wie es in Numpy geht.

Hier ist eine Numpy / Matplotlib-Lösung, die für N Bilder (nur Farbbilder) jeder Größe / Form funktionieren sollte.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def concat_images(imga, imgb):
    """
    Combines two color image ndarrays side-by-side.
    """
    ha,wa = imga.shape[:2]
    hb,wb = imgb.shape[:2]
    max_height = np.max([ha, hb])
    total_width = wa+wb
    new_img = np.zeros(shape=(max_height, total_width, 3))
    new_img[:ha,:wa]=imga
    new_img[:hb,wa:wa+wb]=imgb
    return new_img

def concat_n_images(image_path_list):
    """
    Combines N color images from a list of image paths.
    """
    output = None
    for i, img_path in enumerate(image_path_list):
        img = plt.imread(img_path)[:,:,:3]
        if i==0:
            output = img
        else:
            output = concat_images(output, img)
    return output

Hier ist ein Beispiel:

>>> images = ["ronda.jpeg", "rhod.jpeg", "ronda.jpeg", "rhod.jpeg"]
>>> output = concat_n_images(images)
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.imshow(output)
>>> plt.show()

Basierend auf der Antwort von DTing habe ich eine Funktion erstellt, die einfacher zu verwenden ist:

from PIL import Image


def append_images(images, direction='horizontal',
                  bg_color=(255,255,255), aligment='center'):
    """
    Appends images in horizontal/vertical direction.

    Args:
        images: List of PIL images
        direction: direction of concatenation, 'horizontal' or 'vertical'
        bg_color: Background color (default: white)
        aligment: alignment mode if images need padding;
           'left', 'right', 'top', 'bottom', or 'center'

    Returns:
        Concatenated image as a new PIL image object.
    """
    widths, heights = zip(*(i.size for i in images))

    if direction=='horizontal':
        new_width = sum(widths)
        new_height = max(heights)
    else:
        new_width = max(widths)
        new_height = sum(heights)

    new_im = Image.new('RGB', (new_width, new_height), color=bg_color)


    offset = 0
    for im in images:
        if direction=='horizontal':
            y = 0
            if aligment == 'center':
                y = int((new_height - im.size[1])/2)
            elif aligment == 'bottom':
                y = new_height - im.size[1]
            new_im.paste(im, (offset, y))
            offset += im.size[0]
        else:
            x = 0
            if aligment == 'center':
                x = int((new_width - im.size[0])/2)
            elif aligment == 'right':
                x = new_width - im.size[0]
            new_im.paste(im, (x, offset))
            offset += im.size[1]

    return new_im

Es ermöglicht die Auswahl einer Hintergrundfarbe und Bildausrichtung. Es ist auch einfach, eine Rekursion durchzuführen:

images = map(Image.open, ['hummingbird.jpg', 'tiger.jpg', 'monarch.png'])

combo_1 = append_images(images, direction='horizontal')
combo_2 = append_images(images, direction='horizontal', aligment='top',
                        bg_color=(220, 140, 60))
combo_3 = append_images([combo_1, combo_2], direction='vertical')
combo_3.save('combo_3.png')

Hier ist eine Funktion, die frühere Ansätze verallgemeinert und ein Bildraster in PIL erstellt:

from PIL import Image
import numpy as np

def pil_grid(images, max_horiz=np.iinfo(int).max):
    n_images = len(images)
    n_horiz = min(n_images, max_horiz)
    h_sizes, v_sizes = [0] * n_horiz, [0] * (n_images // n_horiz)
    for i, im in enumerate(images):
        h, v = i % n_horiz, i // n_horiz
        h_sizes[h] = max(h_sizes[h], im.size[0])
        v_sizes[v] = max(v_sizes[v], im.size[1])
    h_sizes, v_sizes = np.cumsum([0] + h_sizes), np.cumsum([0] + v_sizes)
    im_grid = Image.new('RGB', (h_sizes[-1], v_sizes[-1]), color='white')
    for i, im in enumerate(images):
        im_grid.paste(im, (h_sizes[i % n_horiz], v_sizes[i // n_horiz]))
    return im_grid

Dadurch werden alle Zeilen und Spalten des Rasters auf ein Minimum verkleinert. Sie können nur eine Zeile mit pil_grid (Bilder) oder nur eine Spalte mit pil_grid (Bilder, 1) haben.

Ein Vorteil der Verwendung von PIL gegenüber auf Numpy-Arrays basierenden Lösungen besteht darin, dass Sie mit unterschiedlich strukturierten Bildern (wie Graustufen- oder Palettenbildern) umgehen können.

Beispielausgaben

def dummy(w, h):
    "Produces a dummy PIL image of given dimensions"
    from PIL import ImageDraw
    im = Image.new('RGB', (w, h), color=tuple((np.random.rand(3) * 255).astype(np.uint8)))
    draw = ImageDraw.Draw(im)
    points = [(i, j) for i in (0, im.size[0]) for j in (0, im.size[1])]
    for i in range(len(points) - 1):
        for j in range(i+1, len(points)):
            draw.line(points[i] + points[j], fill='black', width=2)
    return im

dummy_images = [dummy(20 + np.random.randint(30), 20 + np.random.randint(30)) for _ in range(10)]

pil_grid(dummy_images)::

pil_grid(dummy_images, 3)::

pil_grid(dummy_images, 1)::

Wenn alle Bildhöhen gleich sind,

imgs = [‘a.jpg’, ‘b.jpg’, ‘c.jpg’]
concatenated = Image.fromarray(
  np.concatenate(
    [np.array(Image.open(x)) for x in imgs],
    axis=1
  )
)

Vielleicht können Sie die Größe von Bildern vor der Verkettung wie folgt ändern:

imgs = [‘a.jpg’, ‘b.jpg’, ‘c.jpg’]
concatenated = Image.fromarray(
  np.concatenate(
    [np.array(Image.open(x).resize((640,480)) for x in imgs],
    axis=1
  )
)

Hier ist meine Lösung:

from PIL import Image


def join_images(*rows, bg_color=(0, 0, 0, 0), alignment=(0.5, 0.5)):
    rows = [
        [image.convert('RGBA') for image in row]
        for row
        in rows
    ]

    heights = [
        max(image.height for image in row)
        for row
        in rows
    ]

    widths = [
        max(image.width for image in column)
        for column
        in zip(*rows)
    ]

    tmp = Image.new(
        'RGBA',
        size=(sum(widths), sum(heights)),
        color=bg_color
    )

    for i, row in enumerate(rows):
        for j, image in enumerate(row):
            y = sum(heights[:i]) + int((heights[i] - image.height) * alignment[1])
            x = sum(widths[:j]) + int((widths[j] - image.width) * alignment[0])
            tmp.paste(image, (x, y))

    return tmp


def join_images_horizontally(*row, bg_color=(0, 0, 0), alignment=(0.5, 0.5)):
    return join_images(
        row,
        bg_color=bg_color,
        alignment=alignment
    )


def join_images_vertically(*column, bg_color=(0, 0, 0), alignment=(0.5, 0.5)):
    return join_images(
        *[[image] for image in column],
        bg_color=bg_color,
        alignment=alignment
    )

Für diese Bilder:

images = [
    [Image.open('banana.png'), Image.open('apple.png')],
    [Image.open('lime.png'), Image.open('lemon.png')],
]

Die Ergebnisse sehen folgendermaßen aus:

join_images(
    *images,
    bg_color='green',
    alignment=(0.5, 0.5)
).show()

join_images(
    *images,
    bg_color='green',
    alignment=(0, 0)

).show()

join_images(
    *images,
    bg_color='green',
    alignment=(1, 1)
).show()

""" 
merge_image takes three parameters first two parameters specify 
the two images to be merged and third parameter i.e. vertically
is a boolean type which if True merges images vertically
and finally saves and returns the file_name
"""
def merge_image(img1, img2, vertically):
    images = list(map(Image.open, [img1, img2]))
    widths, heights = zip(*(i.size for i in images))
    if vertically:
        max_width = max(widths)
        total_height = sum(heights)
        new_im = Image.new('RGB', (max_width, total_height))

        y_offset = 0
        for im in images:
            new_im.paste(im, (0, y_offset))
            y_offset += im.size[1]
    else:
        total_width = sum(widths)
        max_height = max(heights)
        new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height))

        x_offset = 0
        for im in images:
            new_im.paste(im, (x_offset, 0))
            x_offset += im.size[0]

    new_im.save('test.jpg')
    return 'test.jpg'

from __future__ import print_function
import os
from pil import Image

files = [
      '1.png',
      '2.png',
      '3.png',
      '4.png']

result = Image.new("RGB", (800, 800))

for index, file in enumerate(files):
path = os.path.expanduser(file)
img = Image.open(path)
img.thumbnail((400, 400), Image.ANTIALIAS)
x = index // 2 * 400
y = index % 2 * 400
w, h = img.size
result.paste(img, (x, y, x + w, y + h))

result.save(os.path.expanduser('output.jpg'))

Ausgabe

Fügen Sie einfach die bereits vorgeschlagenen Lösungen hinzu. Nimmt die gleiche Höhe an, keine Größenänderung.

import sys
import glob
from PIL import Image
Image.MAX_IMAGE_PIXELS = 100000000  # For PIL Image error when handling very large images

imgs    = [ Image.open(i) for i in list_im ]

widths, heights = zip(*(i.size for i in imgs))
total_width = sum(widths)
max_height = max(heights)

new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height))

# Place first image
new_im.paste(imgs[0],(0,0))

# Iteratively append images in list horizontally
hoffset=0
for i in range(1,len(imgs),1):
    **hoffset=imgs[i-1].size[0]+hoffset  # update offset**
    new_im.paste(imgs[i],**(hoffset,0)**)

new_im.save('output_horizontal_montage.jpg')

Meine Lösung wäre:

import sys
import os
from PIL import Image, ImageFilter
from PIL import ImageFont
from PIL import ImageDraw 

os.chdir('C:/Users/Sidik/Desktop/setup')
print(os.getcwd())

image_list= ['IMG_7292.jpg','IMG_7293.jpg','IMG_7294.jpg', 'IMG_7295.jpg' ]

image = [Image.open(x) for x in image_list]  # list
im_1 = image[0].rotate(270)
im_2 = image[1].rotate(270)
im_3 = image[2].rotate(270)
#im_4 = image[3].rotate(270)

height = image[0].size[0]
width = image[0].size[1]
# Create an empty white image frame
new_im = Image.new('RGB',(height*2,width*2),(255,255,255))

new_im.paste(im_1,(0,0))
new_im.paste(im_2,(height,0))
new_im.paste(im_3,(0,width))
new_im.paste(im_4,(height,width))


draw = ImageDraw.Draw(new_im)
font = ImageFont.truetype('arial',200)

draw.text((0, 0), '(a)', fill='white', font=font)
draw.text((height, 0), '(b)', fill='white', font=font)
draw.text((0, width), '(c)', fill='white', font=font)
#draw.text((height, width), '(d)', fill='white', font=font)

new_im.show()
new_im.save('BS1319.pdf')   
[![Laser spots on the edge][1]][1]