摘要
这篇文章主要为大家介绍了python图像算法OpenCV实现图像切分图像合并操作示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
目录
- 将一张图片切分成多个小图片并将小图片合并为原图
- 图像切分
- 图像合并
- 验证
- 友情提示
将一张图片切分成多个小图片并将小图片合并为原图
最近用到一个功能，需要将一张原图切分成多个小图像，然后对小图像进行处理，处理之后再将其整合成一张大图像。达到对原图进行处理的目的，这样做的好处是将一个大任务划分为多个小任务，分别进行处理以节约时间（当然需要多线程进行协助，效果才会更明显）。
下面，就以2个模块进行介绍
图像切分
//用于存储切分后的小图像
vector<Mat> imgs;
//src:待切分原图像 splitCols:切分的每个小图像列数
void imgSplit(Mat src,int splitCols)
{
//设置分割后图像存储路径
string outpath = ".\\split\\";
int col = src.cols, row = src.rows;
//切分后图像数量
int sum = 0;
//被整除
if ((col%num == 0))
{
sum = col / num;
//迭代器ceil_img存储子图像
//vector<Mat> ceil_img;
//迭代器name存储子图像的名字，从0到m*n-1
vector<int> name;
for (int i = 0; i < sum; i++)
{
name.push_back(i);
}
Mat image_cut, roi_img, tim_img;
//存储完整图像
for (int i = 0; i < sum; i++)
{
Rect rect(i*num, 0, num, row);
image_cut = Mat(src, rect);
roi_img = image_cut.clone();
imgs.push_back(roi_img);
}
//写入到指定文件夹
for (int i = 0; i < sum; i++)
{
imwrite(outpath + to_string(long long((name[i]))) + ".jpg", imgs[i]);
}
}
else //不能整除
{
sum = col / num + 1;
//迭代器ceil_img存储子图像
//vector<Mat> ceil_img;
//迭代器name存储子图像的名字，从0到m*n-1
vector<int> name;
for (int i = 0; i < sum; i++)
{
name.push_back(i);
}
Mat image_cut, roi_img, tim_img;
//存储完整图像
for (int i = 0; i < sum - 1; i++)
{
Rect rect(i*num, 0, num, row);
image_cut = Mat(src, rect);
roi_img = image_cut.clone();
imgs.push_back(roi_img);
}
//留余图像(因为有时候原图像总列数不能被整除，但又不能有损原图）
Rect rect((sum - 1)*num, 0, col%num, row);
image_cut = Mat(src, rect);
roi_img = image_cut.clone();
imgs.push_back(roi_img);
//写入到指定文件夹
for (int i = 0; i < sum; i++)
{
imwrite(outpath + to_string(long long((name[i]))) + ".jpg", imgs[i]);
}
}
}
图像合并
//按列合并两幅图像
Mat mergeCols(Mat src1, Mat src2)
{
int totalCols = src1.cols + src2.cols;
Mat dst(src1.rows, totalCols, src1.type());
Mat submat = dst.colRange(0, src1.cols);
src1.copyTo(submat);
submat = dst.colRange(src1.cols, totalCols);
src2.copyTo(submat);
return dst;
}
//多幅图像合并
void imgMerge()
{
int imgSum = imgs.size();
Mat dst = imgs[0];
for (int i = 1; i < imgSum; i++)
{
dst = mergeCols(dst, imgs[i]);
}
}
验证
执行下面代码可以验证（当然，你要根据自己的需求进行个别修改，比如切分后图像保存路径这些细节）
void split_mergeRun()
{
Mat src = imread("img.jpg");
imgSplit(src, 100);
imgMerge();
}
友情提示
万变不离其宗，上述我分了两个模块分别为图像切分、合并。你也可以结合其它资料或者自己对代码进行理解，达到自己的最终目的，如果以上描述有什么有待改进之处，希望能够留言指正，更多关于OpenCV切分合并图像算法的资料请关注编程网其它相关文章！