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Python腳本實現(xiàn)批量圖片拼接功能

 更新時間:2026年04月23日 11:33:25   作者:Laurentianelle  
平時寫論文、做報告或者整理素材時,經(jīng)常需要把多張圖片拼成一張大圖,這篇文章主要來和大家介紹一下如何使用Python腳本實現(xiàn)批量圖片拼接功能,感興趣的小伙伴可以了解下

平時寫論文、做報告或者整理素材時,經(jīng)常需要把多張圖片拼成一張大圖。試過不少在線工具和本地軟件,要么是沒法批量處理,要么是最后一行圖片沒填滿時就左對齊,空出一大塊特別丑。

索性自己寫了個Python腳本,用Pillow庫實現(xiàn),核心解決了幾個痛點:

  • 最后一行自動居中:沒填滿的行不會傻呵呵左對齊,視覺上更平衡
  • 自然排序:確保 1.jpg、2.jpg、10.jpg 按數(shù)字順序排,不會出現(xiàn) 1, 10, 2 的尷尬
  • 保留原圖質(zhì)量:支持DPI、色彩模式繼承,JPG會設(shè)最高質(zhì)量
  • 靈活配置:行數(shù)、列數(shù)、每組幾張圖、底部留白都能改

關(guān)鍵代碼摘出與解釋

1. 自然排序:解決10.jpg排在2.jpg前面的問題

系統(tǒng)默認的字符串排序是按字符ASCII碼比較的,'10' 的第一個字符是 '1',所以會排在 '2' 前面。這個函數(shù)通過正則把文件名拆分成“數(shù)字段”和“非數(shù)字段”,把數(shù)字段轉(zhuǎn)成整數(shù)后再比較,符合人類的閱讀習(xí)慣。

def natural_sort_key(s):
    """自然排序:確保 1.jpg, 2.jpg, 10.jpg 按數(shù)字順序排列"""
    return [int(text) if text.isdigit() else text.lower()
            for text in re.split('([0-9]+)', s)]

使用場景:在讀取文件列表后,通過 sorted(..., key=natural_sort_key) 調(diào)用即可。

2. 核心邏輯:最后一行圖片居中計算

這是腳本最實用的部分。思路是:先按“列數(shù)”把圖片切分成行,然后判斷當前行是否填滿。如果沒填滿,就算出兩邊需要留多少空白,把圖片“擠”到中間。

# ? 核心:按行切分
rows = []
for i in range(0, len(group_images), COLS):
    rows.append(group_images[i:i + COLS])

for row_idx, row_images in enumerate(rows):
    y = row_idx * img_height
    num_in_row = len(row_images)

    # ? 核心:最后一行居中
    if num_in_row == COLS:
        offset_x = 0  # 滿行,左對齊
    else:
        # 不滿行,計算居中偏移量
        total_width = num_in_row * img_width
        offset_x = (canvas_width - total_width) // 2

邏輯說明

  • offset_x 是這一行第一張圖的起始X坐標。
  • 如果滿行,offset_x 為0,從最左邊開始貼。
  • 如果不滿行,用 (畫布寬 - 當前行圖片總寬) // 2 算出左邊留白,實現(xiàn)居中。

3. 圖片一致性處理:尺寸、模式統(tǒng)一

為了防止拼圖出現(xiàn)錯位或色差,需要以第一張圖為基準,統(tǒng)一所有圖片的尺寸和色彩模式。

with Image.open(img_path) as img:
    # 尺寸統(tǒng)一:如果不一致,用LANCZOS算法高質(zhì)量重采樣
    if img.size != (img_width, img_height):
        print(f"警告: {os.path.basename(img_path)} 尺寸不一致,已調(diào)整")
        img = img.resize((img_width, img_height), Image.Resampling.LANCZOS)

    # 模式統(tǒng)一:比如有的是RGB,有的是RGBA,統(tǒng)一成基準圖的模式
    if img.mode != img_mode:
        img = img.convert(img_mode)

    canvas.paste(img, (x, y))

注意Image.Resampling.LANCZOS 是Pillow 9.1.0之后的寫法,如果用的是舊版本,可能需要改成 Image.LANCZOS。

4. 高質(zhì)量保存:保留DPI與JPG畫質(zhì)

如果是用于論文打印,保留DPI很重要;JPG格式默認壓縮會損失畫質(zhì),這里強制設(shè)為最高質(zhì)量。

save_params = {}

# 如果是JPG/JPEG,設(shè)置最高質(zhì)量,禁用色度子采樣
if input_extension.lower() in ['.jpg', '.jpeg']:
    save_params['quality'] = 100
    save_params['subsampling'] = 0

# 如果原圖有DPI信息,繼承下來
if img_dpi:
    save_params['dpi'] = img_dpi

canvas.save(save_path, **save_params)

完整代碼

直接復(fù)制下面的代碼,保存為 image_collage.py 即可使用。使用前請務(wù)必修改 手動配置區(qū) 的路徑。

import re
from PIL import Image
import os

# ==================== 手動配置區(qū) ====================
TARGET_PATH = r'你的圖片文件夾路徑'  # 請修改此處
IMAGES_PER_GROUP = 3   # 每組幾張圖
ROWS = 2               # 行數(shù)
COLS = 2               # 列數(shù)
BOTTOM_PADDING = 0     # 底部留白(像素)
# ===================================================


def natural_sort_key(s):
    """自然排序:確保 1.jpg, 2.jpg, 10.jpg 按數(shù)字順序排列"""
    return [int(text) if text.isdigit() else text.lower()
            for text in re.split('([0-9]+)', s)]


def create_collage(folder_path):
    # 1. 讀取并篩選圖片
    valid_extensions = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.webp', '.tiff')
    raw_files = [
        f for f in os.listdir(folder_path)
        if f.lower().endswith(valid_extensions)
    ]

    # 排除之前生成的拼圖,防止重復(fù)處理
    raw_files = [f for f in raw_files if "collage_final" not in f]

    # 按自然順序排序并拼接完整路徑
    image_files = sorted(
        [os.path.join(folder_path, f) for f in raw_files],
        key=natural_sort_key
    )

    if not image_files:
        print("未找到圖片,請檢查路徑。")
        return

    # 2. 讀取第一張圖作為基準,獲取尺寸、模式、DPI等信息
    with Image.open(image_files[0]) as first_img:
        img_width, img_height = first_img.size
        input_extension = os.path.splitext(image_files[0])[1]
        img_mode = first_img.mode
        img_dpi = first_img.info.get('dpi')

        print(f"\n--- 原始分辨率識別 ---")
        print(f"單圖尺寸: {img_width} x {img_height}")
        print(f"色彩模式: {img_mode}")
        print(f"輸出格式: {input_extension}")
        if img_dpi:
            print(f"DPI: {img_dpi}")

    # 3. 計算畫布總尺寸
    canvas_width = COLS * img_width
    canvas_height = ROWS * img_height + BOTTOM_PADDING

    # 4. 分組(如果圖片很多,可以分成多張拼圖)
    groups = [
        image_files[i:i + IMAGES_PER_GROUP]
        for i in range(0, len(image_files), IMAGES_PER_GROUP)
    ]

    for group_num, group_images in enumerate(groups):
        # 創(chuàng)建白色背景畫布
        canvas = Image.new(img_mode, (canvas_width, canvas_height), color='white')

        # ? 核心邏輯:將當前組的圖片按行切分
        rows = []
        for i in range(0, len(group_images), COLS):
            rows.append(group_images[i:i + COLS])

        # 逐行粘貼圖片
        for row_idx, row_images in enumerate(rows):
            y = row_idx * img_height
            num_in_row = len(row_images)

            # ? 核心邏輯:計算當前行的X偏移量(實現(xiàn)居中)
            if num_in_row == COLS:
                offset_x = 0
            else:
                total_width = num_in_row * img_width
                offset_x = (canvas_width - total_width) // 2

            # 逐列粘貼圖片
            for col_idx, img_path in enumerate(row_images):
                x = offset_x + col_idx * img_width

                try:
                    with Image.open(img_path) as img:
                        # 統(tǒng)一尺寸
                        if img.size != (img_width, img_height):
                            print(f"警告: {os.path.basename(img_path)} 尺寸不一致,已調(diào)整")
                            img = img.resize((img_width, img_height), Image.Resampling.LANCZOS)
                        
                        # 統(tǒng)一色彩模式
                        if img.mode != img_mode:
                            img = img.convert(img_mode)

                        canvas.paste(img, (x, y))

                except Exception as e:
                    print(f"處理出錯: {img_path}, 原因: {e}")

        # 5. 保存文件
        suffix = f"_{group_num + 1}" if len(groups) > 1 else ""
        save_name = f"collage_final{suffix}{input_extension}"
        save_path = os.path.join(folder_path, save_name)

        save_params = {}
        # JPG特殊處理:最高質(zhì)量
        if input_extension.lower() in ['.jpg', '.jpeg']:
            save_params['quality'] = 100
            save_params['subsampling'] = 0
        # 繼承DPI
        if img_dpi:
            save_params['dpi'] = img_dpi

        canvas.save(save_path, **save_params)
        print(f"? 成功生成: {save_name}")


if __name__ == "__main__":
    create_collage(TARGET_PATH)

使用前準備

安裝依賴:確保安裝了Pillow庫。如果沒有,在終端運行:

pip install pillow

修改配置:把代碼頂部的 TARGET_PATH 改成你存放圖片的文件夾路徑(Windows用戶建議在路徑前加 r,防止轉(zhuǎn)義字符報錯)。

運行腳本

python image_collage.py

生成的圖片會保存在原圖文件夾中,文件名為 collage_final.jpg(或?qū)?yīng)格式后綴)。

到此這篇關(guān)于Python腳本實現(xiàn)批量圖片拼接功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python批量圖片拼接內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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