最详细的解释——如何实现多张图片拼接为一张图（一）

article/2025/11/9 22:53:32

日常生活中，我们经常需要将多张图片合成为一张图片，但是却又找不到好的方法，直接将多张图片拖拽到一起不仅耗时耗力，而且效率低，效果差。OpenCV 给我们提供了很好的拼接工具，下面我们以两张图片的拼接为例介绍常见的拼接算法。

一、不重叠拼接图片

1、使用concatenate横向连接图片，代码如下：

import cv2
import numpy as npimg1 = cv2.imread('E:/picture/room/room1.jpg')
img2 = cv2.imread('E:/picture/room/room2.jpg')# 横向连接
image = np.concatenate((img1, img2), axis=1)# 纵向连接
# image = np.concatenate((img1, img2), axis=0)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

显示结果：

在这里插入图片描述
concatenate函数也可以可以实现纵向连接，代码见上，拼接的结果如下：
我们发现使用concatenate函数连接图片，横向和纵向拼接只需要改变axis的参数值即可。

2、使用joint连接两张图片
该方法主要是使用PIL库中的Image类，然后使用paste方法来拼接图片获得完成图。代码如下：

from PIL import Imagedef join(png1, png2, flag='vertical'):img1, img2 = Image.open(png1), Image.open(png2)size1, size2 = img1.size, img2.sizeif flag == 'horizontal':joint = Image.new('RGB', (size1[0]+size2[0], size1[1]))loc1, loc2 = (0, 0), (size1[0], 0)joint.paste(img1, loc1)joint.paste(img2, loc2)joint.save('horizontal.png')elif flag == 'vertical':joint = Image.new('RGB', (size1[0], size1[1]+size2[1]))loc1, loc2 = (0, 0), (0, size1[1])joint.paste(img1, loc1)joint.paste(img2, loc2)joint.save('vertical.png')if __name__ == '__main__':img1 = 'D:/Programprojects/PycharmProjects/Image-Stitching-with-OpenCV-and-Python/image_rotate/img1.jpg'img2 = 'D:/Programprojects/PycharmProjects/Image-Stitching-with-OpenCV-and-Python/image_rotate/img2.jpg'join(img1, img2, flag='horizontal')join(img1, img2, flag='vertical'

拼接的结果如下：
横向拼接效果：
在这里插入图片描述
纵向拼接效果：

3、使用numpy库自带的hstack()和vstack()
代码如下：

import cv2
from pylab import *img1 = cv2.imread('E:/picture/room/room1.jpg')
img2 = cv2.imread('E:/picture/room/room2.jpg')# 横向拼接
htitch = np.hstack((img1, img2))
# 纵向拼接
# vtitch = np.vstack((img1, img2))
cv2.imwrite('./img.jpg', htitch)
# cv2.imwrite('./img.jpg', vtitch)
cv2.imshow("test1", htitch)
# cv2.imshow("test2", vtitch)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

实验结果如下：
在这里插入图片描述
希望对大家有所帮助。