Python 使用PyVIP连接多个大型图像

我正试图找出如何通过python将多个图像与VIP连接起来。我在一个文件夹中有30个（但可以超过600个）条纹png文件，它们的分辨率为854x289920（所有分辨率都相同）

如果我尝试用MemmoryError将它们水平连接在一起，python中的PIL将立即消失。所以我搜索了一下，找到了VIP，他们可以做我需要的两件事，加入图像，并根据结果制作深度缩放图像

不幸的是，我不知道如何在python中正确地水平连接它们

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我在数组中有一个来自文件夹的图像列表，但我如何循环遍历它们并将合并的图像顺序写入磁盘

我还是用一些问题解决了：

import pyvips

list_of_pictures = []
for x in os.listdir(source):
    list_of_pictures.append(source + x)

image = None
for i in list_of_pictures:
    tile = pyvips.Image.new_from_file(i, access="sequential")
    image = tile if not image else image.join(tile, "horizontal")

image.write_to_file(save_to)

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是的，制作带有连接图片的tif。。。但是霍莉牛！原始图片是png（30x）加起来4.5GB，结果tiff是25GB！为什么会有这么大的尺寸差异呢？

这似乎也适用于打开大量图像并在其上执行joinarray操作，以便它们彼此相邻。谢谢@user894763

import os
import pyvips
# natsort helps with sorting the list logically
from natsort import natsorted

source = r"E:/pics/"
output = r"E:/out/"
save_to = output + 'final' + '.tif'

# define list of pictures we are going to get from folder
list_of_pictures = []
# get the 
for x in os.listdir(source):
    list_of_pictures.append(source + x)

# list_of_pictures now contains all the images from folder including full path
# since os.listdir will not guarantee proper order of files we use natsorted to do it
list_of_pictures = natsorted(list_of_pictures)

array_images = []
image = None
# lets create array of the images for joining, using sequential so it use less ram
for i in list_of_pictures:
    tile = pyvips.Image.new_from_file(i, access="sequential")
    array_images.append(tile)

# Join them, across is how many pictures there be next to each other, so i just counted all pictures in array with len 
out = pyvips.Image.arrayjoin(array_images, across=len(list_of_pictures))
# write it out to file....
out.write_to_file(save_to, Q=95, compression="lzw", bigtiff=True)

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仅供参考，您也可以在命令行中执行此操作。尝试：

vips arrayjoin "a.png b.png c.png" mypyr.dz --across 3

将水平连接三个PNG图像，并将结果保存为名为

mypyr

的深度缩放金字塔。arrayjoin文档具有以下所有选项：

您可以通过将金字塔生成器参数括在

.dz

后面的方括号中来提供这些参数

vips arrayjoin "a.png b.png c.png" mypyr.dz[overlap=0,container=zip] --across 3

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在Windows上，deepzoom金字塔的编写速度可能非常慢，因为Windows不喜欢创建文件，也不喜欢庞大的目录。如果您使用

container=zip

编写，VIP将直接创建一个包含金字塔的.zip文件。这使金字塔的创建速度提高了大约4倍。

好的，这里有一些压缩选项：

图像。写入文件（保存到，Q=95，compression=“lzw”，bigtiff=True）

其中有效选项是（jpeg，deflate，packbits，ccittfax4，lzw）

jpeg=如果超过4GB，deflate=crash，packbits=13.2GB（45s制作），ccittfax4=wbuffer_write:write失败，lzw=5.88GB（151s制造）

到目前为止，lzw压缩似乎提供了最佳的结果大小vise，我没有注意到结果中的任何图像退化。您可以使用

arrayjoin

在一个步骤中加入图像数组。对于大量的源图像，它会工作得更好。您可以直接写入深度缩放棱锥体，只需将最后一行替换为

image.dzsave（“mypyr”）

。您也可以使用

write_to_file

写入深度缩放棱锥体：只需使用

.dz

作为后缀。例如：

image.write_to_文件（“mypyr.dz[suffix=.png]”

@user894763谢谢，我想我将首先生成一个巨大的图像，然后从那里继续。。。但是arrayjoin看起来很有趣，我只是不确定我是否正确理解了参数。假设我有30个图像，并且希望它们彼此相邻地进行阵列连接，我会这样做：

pyvips.Image.arrayjoin（图像列表，交叉=30）

？我指的是Cross参数。save上的

Q

param仅用于JPG压缩，对LZW没有任何影响。使用

compression=“deflate”

和

predictor=“horizontal”

可能会看到最好的结果。正如我所说，我将直接编写金字塔，而不是保存中间层，这样会快得多。