在 Python 中水平組合影像
本文解決了在 Python 中水平組合多個 JPEG 影像的問題。
問題:
使用者擁有三張相同尺寸 (148 x 95) 的圖像,並嘗試使用提供的程式碼等級來組合它們。但是,輸出有額外的部分影像與先前的子影像重疊。
解決方案:
要解決此問題,我們可以使用以下修改後的程式碼:
<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>
此程式碼完成以下任務:
- 開啟輸入影像並確定其寬度和高度。
- 計算組合影像的總寬度和最大高度。
- 使用計算出的尺寸建立新影像。
- 將每個輸入影像以適當的偏移水平水平貼到新影像中。
- 將組合影像儲存為combined_horizontally.jpg。
其他注意事項:
- 程式碼動態決定影像尺寸,使其能夠處理不同尺寸的影像。
- 它在一行上指定尺寸,以便在需要時輕鬆調整。
- 透過使用 max 函數確定最大高度,組合影像將容納所有輸入影像,即使它們具有不同的高度。
以上是如何在Python中水平組合多個影像而不出現重疊問題?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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