Python OpenCV将n×n的小图拼接成m×m的大图

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前言

  • 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。
  • 更多精彩内容,可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看
  • 基于DETR的人脸伪装检测
  • YOLOv7训练自己的数据集(口罩检测)
  • YOLOv8训练自己的数据集(足球检测)
  • YOLOv5:TensorRT加速YOLOv5模型推理
  • YOLOv5:IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
  • 玩转Jetson Nano(五):TensorRT加速YOLOv5目标检测
  • YOLOv5:添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
  • YOLOv5:yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
  • Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
  • YOLOv5:使用7.0版本训练自己的实例分割模型(车辆、行人、路标、车道线等实例分割)
  • 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

前提条件

  • 熟悉Python

相关介绍

  • Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。

实验环境

  • Python 3.x (面向对象的高级语言)

n × \times ×n的小图拼接成m × \times ×m的大图

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代码实现

import os
import cv2
import numpy as npdef divide_chunks(l, n): # 将列表l分成n个子列表(块)# looping till length lfor i in range(0, len(l), n): yield l[i:i + n]if __name__=="__main__":# 定义小图和大图的尺寸small_image_size = 512large_image_size = 1536# 3 * 3 * 512 * 512 = 1536 * 1536 row_num, col_num = large_image_size // small_image_size, large_image_size // small_image_size# 定义小图文件名列表img_dir = 'imgs/'filename_list = os.listdir(img_dir)# print(filename_list)img_name_list = [img_name for img_name in filename_list if img_name.endswith('.jpg')]# print(img_name_list)img_lists = []# 分块n = row_num * col_numimg_lists = list(divide_chunks(img_name_list, n))print(img_lists)for img_list_num, img_list in  enumerate(img_lists):# 创建一个空白的大图result = np.zeros((large_image_size, large_image_size, 3), dtype=np.uint8)# 使用 for 循环将小图拼接到大图上for i, img_name in enumerate(img_list):# 读取小图img_path = img_dir  + img_namesmall_image = cv2.imread(img_path)small_image = cv2.resize(small_image,(small_image_size,small_image_size))# 计算小图在大图中的位置row = (i // row_num) * small_image_sizecol = (i % col_num) * small_image_size# print((row,col)) # h,w# 将小图拼接到大图上result[row:row+small_image_size, col:col+small_image_size] = small_image# 保存大图cv2.imwrite('result_{}.jpg'.format(img_list_num), result)

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