【工程应用接口】多张图片合并（python实现）

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功能

合并前景与背景两张图片，可设置图片前景的透明度，缩放因子，位置，可自适应调整背景大小并且输出图片所在边界框位置，用于标注数据

实现

利用PIL包，将两张图片进行 paste
通过修改图片 alpha 值，对图片透明度进行修改
对图片的大小处理，获取最终的图片尺寸
根据调整后的前景图片尺寸，调整背景的尺寸
对前景边界框进行处理，得到合理的边界坐标

代码

2022.11.25 修复长宽相反的问题

def xywh2xyxyxyxy(x,y,w,h):return [[x,y],[x+w,y],[x+w,y+h],[x,y+h]]def merge_image(fore_image, back_image, pos=(0,0),alpha=1.0,factor=1.0,padding=False,func=lambda x:x):"""将两个图片进行合并，支持自定义透明度 alpha, 缩放factor, 背景图缩放开关 padding, 前景图回调函数 funcArgs:fore_image (PIL.Image): 前景图back_image (PIL.Image): 背景图pos (tuple, list): 左上角位置. Defaults to (0,0).alpha (float, optional): 前景透明度. Defaults to 1.0.factor (float, optional): 前景缩放因子. Defaults to 1.0.padding (bool, optional): 背景自适应缩放. Defaults to False.func (Functional, optional): 前景处理回调函数. Defaults to lambdax:x.Returns:PIL.Image: 合并后的图片"""assert alpha <= 1.0, "Alpha must be less or equel than 1.0"final_image = back_image.copy() fore_image_temp = fore_image.copy()   # 设置缩放因子 透明度fore_h, fore_w = fore_image_temp.sizeprint(fore_w,fore_h)fore_new_w = int(fore_w / factor)fore_new_h = int(fore_h / factor)for i in range(fore_new_w):for k in range(fore_new_h):color = fore_image_temp.getpixel((i, k))color = color[:-1] + (int((color[-1]*alpha)%255), )fore_image_temp.putpixel((i, k), color)fore_image_temp = fore_image_temp.resize((fore_new_w, fore_new_h), Image.Resampling.LANCZOS)fore_image_temp = func(fore_image_temp)# 背景图不够大将会被resizeif padding:back_limit_w = fore_new_w + pos[0]back_limit_h = fore_new_h + pos[1]else:back_limit_w = fore_new_wback_limit_h = fore_new_h# 设置背景图片大小back_h,back_w = final_image.size# 设置背景图大小if back_w < back_limit_w:back_new_w = back_limit_wprint(f"背景图宽度过小, {back_w} < {back_limit_w}")if back_h < back_limit_h:back_new_h = back_limit_hprint(f"背景图高度过小, {back_h} < {back_limit_h}")final_image = final_image.resize((back_new_w,back_new_h),Image.Resampling.LANCZOS)final_image.paste(fore_image_temp, pos, mask=fore_image_temp)fore_final_h, fore_final_w = fore_image_temp.sizeback_final_h, back_final_w =final_image.sizelabel_x = pos[0] if pos[0]>0 else 0label_y = pos[1] if pos[1]>0 else 0label_w = pos[0]+fore_final_w-label_x if pos[0]+fore_final_w < back_final_w else back_final_w-label_xlabel_h = pos[1]+fore_final_h-label_y if pos[1]+fore_final_h < back_final_h else back_final_h-label_yreturn final_image, xywh2xyxyxyxy(label_x,label_y,label_w,label_h)

演示

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