Блог

Я хочу объединить по вертикали много изображений. Я использовал skimage для чтения изображений, затем на каждой итерации io считывал изображение и vconcat объединял новое изображение на старом изображении по вертикали. Результат моего кода не объединил изображения, просто объединил изображения. Есть идеи, как сделать так, чтобы каждое изображение на каждой итерации объединялось по вертикали друг с другом?

Я хочу объединить первое изображение и второе изображение по вертикали:

но я получил этот результат:

 data = []
if nSpectogram < 3765:
    for k in range(0, 21):
        path = io.imread('E:\wavelet\spectrograms\paz05\' 'spec_' isPreictal '_' str(nSpectogram 1) '_' str(k 1) '.png')
        im_v_array = np.array(im_v)
        data.append(path)
    res = np.concatenate(data)
    plt.imshow(res, cmap='inferno', aspect='auto', interpolation='nearest')
  

Использовать —

 merged_img = []
for i in range(3):
    img = io.imread('https://machinelearningblogs.com/wp-content/uploads/2018/03/849825_XL-830x400.jpg')
    merged_img.append(img)

merge = np.concatenate(merged_img)

plt.imshow(merge)
  

Просто добавьте все изображения в list в for цикле после их чтения и передайте список в np.concatenate

Вместо skimage.io (что может быть связано с проблемой версии или процессора), рассмотрите возможность использования matplotlib.pyplot.imread с пониманием списка или map . Ниже демонстрируется с двумя изображениями OP.

 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img_paths = ["OP_Image_1.png", "OP_Image_2.png"]

data = [plt.imread(img) for img in img_paths]
# data = list(map(mpimg.imread, img_paths))

res = np.concatenate(data)
plt.imshow(res, cmap='inferno', aspect='auto', interpolation='nearest')

plt.axis('off')
plt.show()
  

В частности, для итерации файлов OP:

 import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

...
spec_path = r"E:waveletspectrogramspaz05"                     # RAW STRING FOR BACKSLASHES
spec_file = f"spec_{isPreictal}_{str(nSpectogram 1)}_{{}}.png"   # F STRING FOR INTERPOLATION

if nSpectogram <3765:
   data = [plt.imread(os.path.join(spec_path, spec_file.format(k 1))) for k in range(21)]

   res = np.concatenate(data)
   plt.imshow(res, cmap='inferno', aspect='auto', interpolation='nearest')
   
   plt.axis('off')
   plt.savefig(os.path.join(spec_path, "Output.png"))