Python 使用PIL将512*256的图像分为2个图像，每个图像为256*256

我有一张尺寸为512*256的图像

左侧部分应该是NN的输入，右侧部分必须是相应的输出。因此，每个图像的尺寸为256×256

到目前为止，我所做的工作是将两幅图像分开：

image_dir = 'images'
image_filenames = os.listdir( image_dir )
for filename in image_filenames:
    image = Image \
        .open(os.path.join( image_dir, filename)) \
        .convert( 'RGB' )
    width , height = image.size
    x.append( np.asarray( image.crop( ( width , width/2 , width , width/2 )) ))
print( x )

输出显示的图像为空，大小为0*0

[array(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=0x0 at 0x27049C55CF8>,
      dtype=object), array(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=0x0 at 0x27049C55710>,
      dtype=object)]

[数组（，
数据类型=对象），数组（，
dtype=对象]

如何使用PIL甚至NumPy将512*256图像完美分割为2个256*256图像而不出现上述问题

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除非我遗漏了什么，如果您愿意使用numpy，它应该简单到：

import numpy as np

# Create example image
A = np.random.random((512, 256, 3))

# Split the image into two images
A1 = A[:256]
A2 = A[256:]

print(A.shape)
print(A1.shape)
print(A2.shape)

这只是在第一维度上分裂

更普遍的解决办法是：

import numpy as np

A = np.random.random((512, 256, 3))

A1 = A[:A.shape[0]//2]
A2 = A[A.shape[0]//2:]

print(A.shape)
print(A1.shape)
print(A2.shape)

在这种情况下，

//2

用于整数除法。然后，如果

A=np.random.random（（512，256，3）

结果将是：

(512, 256, 3)
(256, 256, 3)
(256, 256, 3)

(513, 256, 3)
(256, 256, 3)
(257, 256, 3)

如果

A=np.random.random（（513，256，3）

结果将是：

(512, 256, 3)
(256, 256, 3)
(256, 256, 3)

(513, 256, 3)
(256, 256, 3)
(257, 256, 3)

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对于第一维度的奇数，您必须决定如何处理图像大小的差异。

因为您暗示您不关心解决方案是否使用PIL，这里有一个只涉及在命令行中使用ImageMagick，无需编写任何代码：

magick image.jpg -crop 50x100% sub-%d.jpg

这就给了你这两半：

sub-0.jpg
sub-1.jpg

ImageMagick包含在大多数Linux发行版中，可用于macOS和Windows。如果您使用的是v6或更高版本，请将

magick

替换为

convert

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如果您有很多事情要做，您可以使用GNU Parallel将它们并行完成，如下所示：

parallel 'magick {} -crop 50x100% {.}-sub-%d.jpg' ::: *.jpg

因此，如果您从

fred.jpg

和

bill.jpg

开始，您将得到以下结果：

-rw-r--r--   1 mark  staff      13924 13 Jun 16:52 fred-sub-0.jpg
-rw-r--r--   1 mark  staff      11650 13 Jun 16:52 fred-sub-1.jpg
-rw-r--r--   1 mark  staff      13924 13 Jun 16:52 bill-sub-0.jpg
-rw-r--r--   1 mark  staff      11650 13 Jun 16:52 bill-sub-1.jpg

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你想坚持使用PIL而不是仅仅使用numpy拆分有什么原因吗？绝对没有。如果你能在numpy中给出解决方案，这会很有帮助。谢谢你的回答。如果它有效，我会运行它并接受答案。谢谢你告诉我ImageMagick，@Mark Setchell