我这里有如下两张图片，需要把他们叠加在一起，进行查看。这两张图片的大小都是300 × 300。不拼接在一起就不方便查看。需要把左边的小图，放到右边大图的中间。
一、拼接两个图片的代码
要解决这个问题，你可以使用fromarray()方法将NumPy数组转换回PIL图像对象，然后再进行alpha_composite操作。
from PIL import Image
import numpy as np # 打开两张图片
img1 = Image.open('image1.png')
img2 = Image.open('image2.png') # 确保两张图片的大小相同
assert img1.size == img2.size, "两张图片的大小必须相同" # 将两张图片转换为NumPy数组
img1_array = np.array(img1)
img2_array = np.array(img2) # 将NumPy数组转换回PIL图像对象
img1_pil = Image.fromarray(img1_array)
img2_pil = Image.fromarray(img2_array) # 使用alpha_composite方法合并两张图片
result_img = Image.alpha_composite(img1_pil, img2_pil) # 保存合并后的图片
result_img.save('merged_image.png')二、旋转图像识别代码
这里我们对接了图像识别接口，可以识别出图像的旋转角度，最后把图片按照正确角度进行旋转，然后拼接在一起查看角度识别是否正确。
代码如下：
import base64
import requests
import datetime
import numpy as np
from io import BytesIO
from PIL import Imaget1 = datetime.datetime.now()#PIL图片保存为base64编码
def PIL_base64(img, coding='utf-8'):img_format = img.formatif img_format == None:img_format = 'JPEG'format_str = 'JPEG'if 'png' == img_format.lower():format_str = 'PNG'if 'gif' == img_format.lower():format_str = 'gif'if img.mode == "P":img = img.convert('RGB')if img.mode == "RGBA":format_str = 'PNG'img_format = 'PNG'output_buffer = BytesIO()# img.save(output_buffer, format=format_str)img.save(output_buffer, quality=100, format=format_str)byte_data = output_buffer.getvalue()base64_str = 'data:image/' + img_format.lower() + ';base64,' + base64.b64encode(byte_data).decode(coding)return base64_str# 旋转图片
def rotate_img(img, angle):# 转换为有alpha层temp_img2 = img.convert('RGBA')# 旋转rot = temp_img2.rotate(-angle)# 创建一个与旋转图像大小相同的白色图像fff = Image.new('RGBA', rot.size, (255, 255, 255, 0))# 使用alpha层的rot作为掩码创建一个复合图像out = Image.composite(rot, fff, rot)# 将临时图片转换为元素图片颜色模式temp_img2 = out.convert(img.mode)return temp_img2# 加载外圈大图
img1 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\39号模型测试图片_1.png')
# 图片转base64
img1_base64 = PIL_base64(img1)
# 加载内圈小图
img2 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\39号模型测试图片_2.png')
# 图片转base64
img2_base64 = PIL_base64(img2)# 验证码识别接口
url = "http://www.detayun.cn/openapi/verify_code_identify/"
data = {# 用户的key"key":"Yrebvsf3hz73ZGqles5D",# 验证码类型"verify_idf_id":"39",# 外圈大图"img1":img1_base64,# 内圈小图"img2":img2_base64,
}
header = {"Content-Type": "application/json"}# 发送请求调用接口
response = requests.post(url=url, json=data, headers=header)# 获取响应数据，识别结果
print(response.text)
print("耗时：", datetime.datetime.now() - t1)
angle = response.json()['data']['angle']
# 旋转图片
img1 = rotate_img(img1, -angle)
img2 = rotate_img(img2, angle)# 将两张图片转换为NumPy数组
img1_array = np.array(img1)
img2_array = np.array(img2)# 将NumPy数组转换回PIL图像对象
img1_pil = Image.fromarray(img1_array)
img2_pil = Image.fromarray(img2_array)# 使用alpha_composite方法合并两张图片
new_img = Image.alpha_composite(img1_pil, img2_pil)
# 保存合并后的图片
new_img.show()最终识别拼接效果如下：
)
