多大的服务器可以做视频网站,企业网站建设的意义,关于网页设计的网站,宁波网站建设制作公司排名大纲 左右拼接上下拼接 在《使用numpy处理图片——图片切割》一文中#xff0c;我们介绍了如何使用numpy将一张图片切割成4部分。本文我们将反其道而行之#xff0c;将4张图片拼接成1张图片。 基本的思路就是先用两张图以左右结构拼接成上部#xff0c;另外两张图也以左右拼… 大纲 左右拼接上下拼接 在《使用numpy处理图片——图片切割》一文中我们介绍了如何使用numpy将一张图片切割成4部分。本文我们将反其道而行之将4张图片拼接成1张图片。 基本的思路就是先用两张图以左右结构拼接成上部另外两张图也以左右拼接成为下部。然后上下两部再拼接。当然也可以先上下拼接成左部和右部然后再左右拼接。
左右拼接
左右拼接也就是第二维度拼接。使用的是hstack方法给它传递的是需要拼接的数组所组成的元组。这样我们就拼接出上下两部。
import numpy as np
from PIL import ImagecorrelateImg Image.open(correlate.png)
correlateData np.array(correlateImg)gaussianLaplaceImg Image.open(gaussianlaplace.png)
gaussianLaplaceData np.array(gaussianLaplaceImg)morphoLogicalLaplaceImg Image.open(morphologicallaplace.png)
morphoLogicalLaplaceData np.array(morphoLogicalLaplaceImg)whiteTophatImg Image.open(whitetophat.png)
whiteTophatData np.array(whiteTophatImg)top np.hstack((correlateData, gaussianLaplaceData))
bottom np.hstack((morphoLogicalLaplaceData, whiteTophatData))上下拼接 上下拼接使用的是vstack方法。给它传递的是上下两部数组组成的元组。
full np.vstack((top, bottom))fullImg Image.fromarray(full)
fullImg.save(full.png)我们以《使用numpy处理图片——模糊处理》中生成的图片为例用4个模糊处理的图片拼接出1张图片。
