如何将2张图片合成1张？

Posted 2023-03-18

把两张图片合成一张没，手机自身没有这种功能，可以借助一些画图软件来操作，这里以美图秀秀为例，方法：先下载安装美图秀秀，打开拼图功能，选择添加图片拼图，选择不同的模板来拼图，最后保存即可，具体操作如下，

1、下载安装美图秀秀；

2、安装后打开美图秀秀；

3、向右滑动，找到拼图功能，打开；

4、打开之后就是相册页面；

5、点击其中一张图片，确认添加；

6、再选择另外一张图片进行添加，最多能添加9张图片，添加之后点击开始拼图；

7、进入的页面可以看见有不同的选择，默认的是边框的选择，左右可以移动来选择；

8、可以选择海报，左右两个箭头可以快速更换海报，每张图片都是可以用手指移动位置的，可以选择不同的海报；

9、可以选择自由拼图，左右两个箭头可以快速换位置，每张图片都是可以用手指移动位置的，还可以选择不同的背景图片；

10、还可以选择拼接，将几张相片拼成长长的一张；

11、所有都选择完毕，点击右上角的对号，进行保存；

12、保存，也可以分享出去。

参考技术A

若是使用的vivo手机，可以查看以下方法：

1、进入相册--推荐--拼图--选择图片--下一步--选择模板--保存即可；

2、在相册中选择分类相册--长按后勾选图片----创作--拼图；

3、若相册中没有拼图功能，可下载第三方修图软件，如：美图秀秀实现。

更多疑问可以点击此链接询问在线客服。

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参考技术B 如果您使用的是华为手机，您可以使用拼图功能，将图库中的多张图片快速拼接成一张，方便分享。
1.您可以通过以下任一方式进入拼图：
（1）在图库发现页签，点击拼图，勾选要拼接的图片，点击开始制作。
（2）在照片或相册页签，长按勾选要拼接的图片，点击灯泡按钮> 拼图 。
2.选择一个拼图模板，您可以：
（1）调整图片位置：长按要调整的图片，将其拖动到想要的位置进行交换。
（2）调整图片显示部分：点击要调整的图片，拖动图片或双指开合，调整图片的显示部分。
（3）旋转图片：点击要调整的图片，然后进行旋转或镜像翻转。
（4）添加或删除边框：拼图默认在图片之间和外沿显示边框，如您不需要边框，点击边框可删除。
3.保存拼图效果。
您可以在 相册 > 拼图 中查看拼图。

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将几万张图片合成一张图片，制作一个超赞的马赛克图！

需求说明：制作一个马赛克图片，将几万张图片进行合成，每个马赛克格子的尺寸为15x15。

完整源码在文末有说明，需要的可以去下载哈。

【阅读全文】
看一下生成的马赛克图片的效果：

需要使用到的python模块包如下：

import cv2  # pip install opencv-python # 图像处理库
import glob  # 导入文件处理库
import argparse  # 命令行解析库
import numpy as np  # 数据处理库
from tqdm import tqdm  # 导入进度条库
from itertools import product  # 导入迭代器库
import logging  # 导入日志库

设置logging模块日志打印。

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=\'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s\')
logger = logging.getLogger("图片合成器")
logger.setLevel(logging.DEBUG)

编写函数read_source_images()提取符合图像颜色要求的图片对象并计算平均值。

def read_source_images(source_images_path, block_size):
    \'\'\'
    提取符合图像颜色要求的图片对象并计算平均值
    :param source_images_path: 源图片路径
    :param block_size: 每个图片的尺寸
    :return: 符合要求的图片对象数组、颜色平均值数组
    \'\'\'
    logger.info("开始源图片筛选及颜色平均值计算处理")
    source_images = []  # 初始化源图像列表
    avg_colors = []  # 平均颜色列表
    \'\'\'使用进度条进行遍历源图片的文件夹\'\'\'
    for image_path in tqdm(glob.glob("/*.jpg".format(source_images_path))):
        try:  # 此处加入异常处理，若出现处理异常的图片则跳过该图片处理
            # 读取彩色图片
            img_obj = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
            \'\'\'
            img_obj.shape[-1]读取图像的通道数，通道值为3表示每个像素点的颜色取值范围（0-255,0-255,0-255）。
            将通道值不等于3的图片跳过。
            \'\'\'
            if img_obj.shape[-1] != 3:
                continue
            # 重新设置图片的尺寸
            img_obj = cv2.resize(img_obj, (block_size, block_size))
            # 计算该图像颜色的平均值
            avg_color = np.sum(np.sum(img_obj, axis=0), axis=0) / (block_size * block_size)
            # 将符合要求的图像对象添加到数组中
            source_images.append(img_obj)
            # 将符合要求的图像颜色平均值添加到数组中
            avg_colors.append(avg_color)
        except:
            logger.error("异常图片路径：" + image_path)
    logger.info("结束源图片筛选及颜色平均值计算处理")
    return source_images, np.array(avg_colors)

编写parse_args()函数，用于解析文件相关的参数。之后需要获取参数时直接从参数解析器中提取使用即可。

def parse_args():
    \'\'\'
    参数解析函数
    :return:
    \'\'\'
    logger.info("开始文件参数解析处理")
    parser = argparse.ArgumentParser(\'图片文件参数解析器\')
    # 添加目标图像路径
    parser.add_argument(\'--targetpath\', type=str, default=\'target.jpg\', help=\'目标图像路径\')
    # 添加输出图像路径
    parser.add_argument(\'--outputpath\', type=str, default=\'output.jpg\', help=\'输出图像的路径\')
    # 源图片文件路径
    parser.add_argument(\'--sourcepath\', type=str, default=\'source_images\', help=\'源图片文件夹路径\')
    # 需要转换的每个图片的目标尺寸
    parser.add_argument(\'--blocksize\', type=int, default=15, help=\'每个图片的目标尺寸\')
    # 解析参数并返回
    args = parser.parse_args()
    logger.info("结束文件参数解析处理")
    return args

编写main_merage()函数，用于实现马赛克图片的正式合成。

def main_merage(params):
    \'\'\'
    图片合成处理函数
    :param params: 文件参数
    :return:
    \'\'\'
    #  获取目标图片对象，默认按彩色方式读取
    target_image_obj = cv2.imread(params.targetpath)
    # 根据目标图片对象，生成对应的零矩阵
    output_image_obj = np.zeros(target_image_obj.shape, np.uint8)
    # 获取符合要求的源图片数组与平均颜色数组
    source_images, avg_colors = read_source_images(params.sourcepath, params.blocksize)
    # 根据目标图片的长、宽执行遍历
    \'\'\'target_image_obj.shape[1]、target_image_obj.shape[0]获得图片的长、宽\'\'\'
    logger.info("开始图片合成处理")
    for i, j in tqdm(product(range(int(target_image_obj.shape[1] / params.blocksize)),
                             range(int(target_image_obj.shape[0] / params.blocksize)))):
        block = target_image_obj[j * params.blocksize: (j + 1) * params.blocksize,
                i * params.blocksize: (i + 1) * params.blocksize, :]
        avg_color = np.sum(np.sum(block, axis=0), axis=0) / (params.blocksize * params.blocksize)
        distances = np.linalg.norm(avg_color - avg_colors, axis=1)
        idx = np.argmin(distances)
        output_image_obj[j * params.blocksize: (j + 1) * params.blocksize,
        i * params.blocksize: (i + 1) * params.blocksize, :] = \\
            source_images[idx]
    cv2.imwrite(params.outputpath, output_image_obj)
    cv2.imshow(\'输出生成的图片\', output_image_obj)
    logger.info("结束图片合成处理")

使用前面文章中提到的百度图片下载器下载我们需要的源图片。

没有下载的到公众号回复"百度图片下载器"去下载就可以了。

源图片准备的越多越好，我这里直接准备了两万张美女图片作为源图片。如果想让生成的图片更加逼真就下载更多的源图片。

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