在用python處理圖像的時候，除了圖片疊加和圖片拼接兩種情況之外，有時候還會碰到需要上下左右連接圖片合成一張圖片。opencv中的cv2.addWeighted()和cv2.add()函數處理效果是疊加，參考[1]中描述的是拼接圖片(stitching images)，而接下來要講的是連接圖片(concatenate images)。
下面介紹2種連接圖片的方法，用python科學計算包numpy和pandas。先看代碼：
#! /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的數組矩陣合並concatenate====== image = np.concatenate((gray1, gray2)) #縱向連接=np.vstack((gray1, gray2)) #橫向連接image = np.concatenate([gray1, gray2], axis=1) #====使用pandas數據集處理的連接concat======== df1 = pd.DataFrame(gray1) df2 = pd.DataFrame(gray2) # ndarray to dataframe df = pd.concat([df1, df2]) #縱向連接,橫向連接=pd.concat([df1, df2], axis=1) image = np.array(df) # dataframe to ndarray #============= cv2.imshow('image', image)
用opencv打開的圖片是numpy.ndarray格式，所以第1種方法是直接用numpy的ndarray數組合並方法concatenate()將2張灰度圖縱向或者橫向連接，簡單直接。
第2中方法是先將圖片由ndarray轉換成dataframe格式，使用pandas的數據集連接方法concat()處理后，再由dataframe格式轉回ndarray格式即可顯示。dataframe格式與ndarray格式互轉的方法參考[2]。
除此之外，在C++中還可以用矩陣合並的方法hconcat()或vconcat()連接圖片[3]
現在來看看上面python代碼的運行效果：
Z1.jpg
Z2.jpg
Z.bmp
[1] OpenCV panorama stitching, http://www.pyimagesearch.com/2016/01/11/opencv-panorama-stitching/
[2] numpy的ndarray與pandas的series和dataframe之間互轉, http://blog.csdn.net/flyfrommath/article/details/69388675
[3] opencv實現幾幅圖像拼接成一整幅大圖, http://blog.csdn.net/mikedadong/article/details/51305640