Python 图片连接（不重叠）

    在用python处理图像的时候，除了图片叠加和图片拼接两种情况之外，有时候还会碰到需要上下左右连接图片合成一张图片。opencv中的cv2.addWeighted()和cv2.add()函数处理效果是叠加，参考[1]中描述的是拼接图片(stitching images)，而接下来要讲的是连接图片(concatenate images)。

    下面介绍2种连接图片的方法，用python科学计算包numpy和pandas。先看代码：

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- 
#! python3 
import cv2
import numpy as np
import pandas as pd
 
img1 = cv2.imread('Z1.jpg')
img2 = cv2.imread('Z2.jpg') 
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#====使用numpy的数组矩阵合并concatenate======

image = np.concatenate((gray1, gray2)) #纵向连接=np.vstack((gray1, gray2))
#横向连接image = np.concatenate([gray1, gray2], axis=1)

#====使用pandas数据集处理的连接concat========

df1 = pd.DataFrame(gray1)

df2 = pd.DataFrame(gray2) # ndarray to dataframe
df = pd.concat([df1, df2])  
#纵向连接,横向连接=pd.concat([df1, df2], axis=1)

image = np.array(df) # dataframe to ndarray

#=============

cv2.imshow('image', image)

    用opencv打开的图片是numpy.ndarray格式，所以第1种方法是直接用numpy的ndarray数组合并方法concatenate()将2张灰度图纵向或者横向连接，简单直接。

    第2中方法是先将图片由ndarray转换成dataframe格式，使用pandas的数据集连接方法concat()处理后，再由dataframe格式转回ndarray格式即可显示。dataframe格式与ndarray格式互转的方法参考[2]。

    除此之外，在C++中还可以用矩阵合并的方法hconcat()或vconcat()连接图片[3]

    现在来看看上面python代码的运行效果：

 Z1.jpg

Z2.jpg

Z.bmp

[1] OpenCV panorama stitching, http://www.pyimagesearch.com/2016/01/11/opencv-panorama-stitching/

[2] numpy的ndarray与pandas的series和dataframe之间互转, http://blog.csdn.net/flyfrommath/article/details/69388675

[3] opencv实现几幅图像拼接成一整幅大图, http://blog.csdn.net/mikedadong/article/details/51305640