最近写论文遇到一个问题,就是我们使用python matplotlib.pyplot包中subplot创建两个子图,但是创建的子图并不符合我们的预期需求,于是乎记录下来其中的填坑指南。

1. 初始问题

       假设我们现在我们有以下局部代码,假设这里的A,B是提前已知的np.array数组,A shape=(128, 128),B shape=(128, 6), 那么我们想让这两个A,B拼接一起,然后一个很自然的考虑便是使用了subplot,最后保存为C。

plt.figure(1)  
plt.subplot(121)
plt.imshow(A, cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(122)
plt.imshow(B, cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.savefig(C, dpi=300)

       但是结果竟然显示为这样,一方面右侧的图像进行了拉伸,而且两幅图像间隔很大,并且四周有很多空白,这显然不符合我们的预期。

Python将两张图片拼接 python合并两张图片_python

2. 初步尝试

       首先我们搜了以下博客

  1. matlab控制图像的边界(margin),subplot的间距(gap)
  2. python如何调整subplot的间距

然后简单尝试了一下,虽然可以一定程度上控制间距,但是右侧拉伸的以及四周空白并没有得到解决。

3. 尝试

       经过一番尝试,觉得很麻烦,后面打算使用PS来p图。正在这个时候,突然灵光一闪,为什么一定要使用subplot函数啊,有没有其他拼接的方法了,于是乎我们的问题就从“如何让subplot子图之间更加紧凑”变成了“如何使用python拼接图像”,然后便收到了意想不到的收获。

3.1 前期工作

       在说明解决方法之前,我们在需要解决一个问题,就是python如何保存图像?虽然这个问题不难,但是不同的方法得到了结果也是不尽相同的,有些会导致图像出现一些白边,这里的话我们需要保存的图像是原始尺寸,没有经过修饰的。即假如原始图像是(128, 6)我们保存的图像也是这么大。这里我们使用函数scipy.misc保存图像。参考的是python中将Numpy数组保存为图像

3.2 初步解决

       我们无意间看到这样一篇博客Python Image实现图片横向和纵向拼接然后直觉告诉我们这可能就是我们想要的,然后我们对代码稍微进行了一点修改,让它符合我们预期,代码如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'ShawDa'


from PIL import Image


def join(png1, png2, spacing, save_position, flag='horizontal'):
    """
    :param png1: png1 path 
    :param png2: png2 path
    :param spacing: spacing width, default 0
    :param save_position: save image
    :param flag: horizontal or vertical
    :return:
    """
    img1, img2 = Image.open(png1), Image.open(png2)
    size1, size2 = img1.size, img2.size
    if flag == 'horizontal':
        joint = Image.new('RGB', (size1[0]+size2[0] + spacing, size1[1]))
        loc1, loc2 = (0, 0), (size1[0] + spacing, 0)
        joint.paste(img1, loc1)
        joint.paste(img2, loc2)
        joint.save(save_position)
    elif flag == 'vertical':
        joint = Image.new('RGB', (size1[0], size1[1]+size2[1] + spacing))
        loc1, loc2 = (0, 0), (0, size1[1] + spacing)
        joint.paste(img1, loc1)
        joint.paste(img2, loc2)
        joint.save(save_position)


if __name__ == '__main__':
    img1 = 'mask_4.tif'
    img2 = 'mask_t4.tif'
    join(img1, img2, 10, 'merge_4.tif')
    # join(png, png, flag='vertical')

函数说明:

  1. png1png2分别是两张图片的位置
  2. spacing控制着两张图片拼接的距离,即通过控制这个让两张图像不至于靠的太近。
  3. save_position 文件保存位置
  4. flag控制水平拼接还是垂直拼接,默认是水平拼接。

Python将两张图片拼接 python合并两张图片_批量处理_02


可以看出这个符合我们的预期效果。

3.3 进一步扩展

写到这里我们已经完成了预期的需求了,但是仔细想想如果说现在拼接的不是两张图,而是100张图,比如是10×10的大图,或者是20×5的大图,显然上述代码无法完成需求,也就是扩展性不足,那么我们如何迁移了?

经过一番网上搜索,发现已经有大神写出来, 这里就不造轮子了,这是搬运一下了,思路也是类似的。

1.基于python的多张不同宽高图片拼接成大图 2. 基于python的多张不同宽高图片拼接成大图——行自适应

有时候遇到问题换一个角度,可能就不那么难了。