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利用Python将Market1501的分割图片和原图两张图片进行拼接成一左一右一张图片,并将图片的像素值调整成256*128.
所有文件夹:

python实现图像拼接功能

文件夹下的所有原图: 

python实现图像拼接功能

文件夹下的所有的分割图片:

python实现图像拼接功能

代码如下:

import PIL.Image as Image
import os
 
IMAGES_PATH = 'E:/gyx/Learning/Practice/4/data/market1501_seg_1/test/ori_img/' # 原图片集地址
IMAGES_PATH_1 = 'E:/gyx/Learning/Practice/4/data/market1501_seg_1/test/seg_img/' #分割图片集地址
IMAGE_SAVE_PATH = 'E:/gyx/Learning/Practice/4/data/market1501_seg_1/test/new/' #保存新图片地址
IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG'] # 图片格式
list_n = []
w = 256 # 每张小图片的大小
h = 128
 
# 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_1 = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH_1) for item in IMAGES_FORMAT if
 os.path.splitext(name)[1] == item]
 
# 定义图像拼接函数
def image_compose(imag,imag_1):
 src = os.path.join(os.path.abspath(IMAGE_SAVE_PATH), img)
 to_image = Image.new('RGB', (2 * h, 1 * w)) # 创建一个新图
 # 把两张图片按顺序粘贴到对应位置上
 rom_image = Image.open(IMAGES_PATH + imag).resize((h,w), Image.ANTIALIAS)
 rom_image_1 = Image.open(IMAGES_PATH_1 + imag_1).resize((h, w), Image.ANTIALIAS)
 to_image.paste(rom_image,(0,0))
 to_image.paste(rom_image_1,(h,0))
 to_image.save(src) # 保存新图,还是原来的名称
 
#文件名相同就调用拼接函数
for img in image_names:
 for img_1 in image_names_1:
 if img == img_1:
 image_compose(img,img_1)

单独图片的拼接效果:

python实现图像拼接功能

新文件夹new下图片的效果:

python实现图像拼接功能

本文已被收录到专题《python图片处理操作》 ,欢迎大家点击学习更多精彩内容。

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。

标签:
python,图像拼接

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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%。