


Bagaimana untuk Menggabungkan Berbilang Imej Secara Mendatar dalam Python Tanpa Isu Bertindih?
Menggabungkan Imej Secara Mendatar dalam Python
Artikel ini membincangkan isu menggabungkan berbilang imej JPEG secara mendatar dalam Python.
Masalah:
Pengguna mempunyai tiga imej yang sama dimensi (148 x 95), dan cuba menggabungkannya secara mendatar menggunakan kod yang disediakan. Walau bagaimanapun, output mempunyai imej separa tambahan yang bertindih dengan sub-imej sebelumnya.
Penyelesaian:
Untuk menyelesaikan isu ini, kami boleh menggunakan kod diubah suai berikut:
<code class="python">import sys from PIL import Image images = [Image.open(x) for x in ['Test1.jpg', 'Test2.jpg', 'Test3.jpg']] widths, heights = zip(*(i.size for i in images)) total_width = sum(widths) max_height = max(heights) new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height)) x_offset = 0 for im in images: new_im.paste(im, (x_offset, 0)) x_offset += im.size[0] new_im.save('combined_horizontally.jpg')</code>
Kod ini mencapai perkara berikut:
- Membuka imej input dan menentukan lebar dan ketinggiannya.
- Mengira jumlah lebar dan ketinggian maksimum imej gabungan.
- Mencipta imej baharu dengan dimensi yang dikira.
- Tampal setiap imej input secara mendatar ke dalam imej baharu dengan offset yang sesuai.
- Menyimpan imej gabungan sebagai combined_horizontally.jpg.
Pertimbangan Tambahan:
- Kod menentukan dimensi imej secara dinamik, membolehkannya mengendalikan imej dengan saiz yang berbeza-beza.
- Ia menentukan dimensi pada satu baris, menjadikannya mudah untuk melaraskan jika perlu.
- Dengan menggunakan fungsi maks untuk menentukan ketinggian maks, imej gabungan akan menampung semua imej input, walaupun ia mempunyai ketinggian yang berbeza.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menggabungkan Berbilang Imej Secara Mendatar dalam Python Tanpa Isu Bertindih?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem

InPython,a"list"isaversatile,mutablesequencethatcanholdmixeddatatypes,whilean"array"isamorememory-efficient,homogeneoussequencerequiringelementsofthesametype.1)Listsareidealfordiversedatastorageandmanipulationduetotheirflexibility

Pythonlistsandarraysarebothmutable.1) listsareflexibleandsupportheterogeneousdatabutarelessmememory.2) arraysaremorememoremoryficorhomogeneousdatabutlessatile, memerlukanCorrectypecodeusagetoavoiderrors.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
