5、Python长图拼接终极指南：Pillow/OpenCV/ImageMagick三方案

Cherry的跨界思维2025-12-09 10:57

Python长图拼接终极指南：Pillow/OpenCV/ImageMagick三方案（含代码+图解）

前言

日常工作中，你是否需要将聊天记录、网页截图、扫描件拼接成一张长图？手动用画图工具拖拽不仅效率低，还容易错位。本文整合三种Python长图拼接方案------纯Python的Pillow（简单易上手）、OpenCV（高性能批量处理）、ImageMagick（外部工具调用，功能强大），覆盖纵向/横向/宫格布局，附完整可复用代码和mermaid图解，帮你一键搞定所有拼接需求！

一、核心方案对比（快速选型）

方案 核心工具 适用场景 优点 缺点
Pillow（推荐入门） PIL/Pillow库 少量图片、简单布局（纵向/横向） 纯Python无依赖、API友好、易调试 大批量/大尺寸图片内存占用高
OpenCV（高性能） OpenCV库 批量处理、大尺寸图片、实时拼接 速度快50%、内存优化好 需熟悉OpenCV数据格式（BGR）
ImageMagick（外部工具） subprocess+ImageMagick 复杂拼接（带特效、格式转换） 功能强大、支持多格式 需额外安装工具、配置环境变量

二、拼接核心流程（mermaid图解）

无论哪种方案，长图拼接的核心逻辑一致，流程如下：

不同对齐方式对比（mermaid示意图）

三、方案详解：关键代码直接复用

1. Pillow方案（入门首选，纯Python无依赖）

适合少量图片拼接，支持对齐、间距、边框、序号等样式，代码直观易调试。

核心代码：纵向拼接（支持居中对齐+间距）
python 复制代码 
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from pathlib import Path

def stitch_vertical_pillow(image_paths, output_path, spacing=20, align="center", add_border=True):
    """
    Pillow纵向拼接长图
    :param image_paths: 图片路径列表（已排序）
    :param output_path: 输出路径
    :param spacing: 图片间距（像素）
    :param align: 对齐方式（center/left/right）
    :param add_border: 是否添加边框
    """
    # 1. 打开所有图片
    images = [Image.open(path) for path in image_paths]
    
    # 2. 计算画布尺寸
    max_width = max(img.width for img in images)
    total_height = sum(img.height for img in images) + spacing * (len(images) - 1)
    
    # 3. 创建空白画布（白色背景）
    canvas = Image.new("RGB", (max_width, total_height), (255, 255, 255))
    draw = ImageDraw.Draw(canvas)
    
    # 4. 加载字体（用于序号，无则用默认）
    try:
        font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 36)
    except:
        font = ImageFont.load_default()
    
    # 5. 逐张粘贴图片
    y_offset = 0
    for idx, img in enumerate(images):
        # 计算水平偏移（对齐）
        if align == "left":
            x_offset = 0
        elif align == "right":
            x_offset = max_width - img.width
        else:
            x_offset = (max_width - img.width) // 2
        
        # 粘贴图片
        canvas.paste(img, (x_offset, y_offset))
        
        # 添加边框
        if add_border:
            draw.rectangle(
                [(x_offset, y_offset), (x_offset + img.width, y_offset + img.height)],
                outline=(200, 200, 200), width=2
            )
        
        # 添加序号
        draw.text((x_offset + 10, y_offset + 10), f"{idx+1:02d}", fill=(128, 128, 128), font=font)
        
        # 更新垂直偏移
        y_offset += img.height + spacing
    
    # 6. 保存结果
    canvas.save(output_path, quality=95)
    print(f"拼接完成！长图保存至：{output_path}（尺寸：{max_width}×{total_height}）")

# 使用示例：拼接文件夹下所有PNG/JPG
if __name__ == "__main__":
    img_folder = "./screenshots"
    output = "long_image_pillow.png"
    # 获取排序后的图片路径（按文件名）
    image_paths = sorted([
        str(p) for p in Path(img_folder).glob("*.png")
    ] + [str(p) for p in Path(img_folder).glob("*.jpg")])
    if image_paths:
        stitch_vertical_pillow(image_paths, output, spacing=15, align="center")
    else:
        print("未找到图片文件！")
扩展功能：宫格布局（多行列拼接）
python 复制代码 
def stitch_grid_pillow(image_paths, output_path, cols=3, spacing=15):
    """Pillow宫格布局拼接（适合商品展示、多图汇总）"""
    images = [Image.open(path).resize((300, 300), Image.LANCZOS) for path in image_paths]
    rows = (len(images) + cols - 1) // cols  # 向上取整
    
    # 计算画布尺寸
    grid_width = cols * 300 + (cols - 1) * spacing
    grid_height = rows * 300 + (rows - 1) * spacing
    
    canvas = Image.new("RGB", (grid_width, grid_height), (255, 255, 255))
    
    # 逐张粘贴
    for idx, img in enumerate(images):
        row = idx // cols
        col = idx % cols
        x = col * (300 + spacing)
        y = row * (300 + spacing)
        canvas.paste(img, (x, y))
    
    canvas.save(output_path)
    print(f"宫格图保存至：{output_path}（{cols}列×{rows}行）")

2. OpenCV方案（高性能，批量处理首选）

OpenCV在内存管理和速度上优于Pillow，适合处理100+张图片或大尺寸截图，批量处理不卡顿。

核心代码：高效纵向拼接
python 复制代码 
import cv2
import numpy as np
from pathlib import Path

def stitch_vertical_opencv(image_paths, output_path, spacing=20):
    """
    OpenCV纵向拼接（速度快50%，内存占用低）
    """
    # 1. 读取图片并统一通道（避免灰度图混用）
    images = []
    for path in image_paths:
        img = cv2.imread(path)
        if len(img.shape) == 2:  # 灰度图转BGR
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        images.append(img)
    
    # 2. 计算画布尺寸
    max_width = max(img.shape[1] for img in images)
    total_height = sum(img.shape[0] for img in images) + spacing * (len(images) - 1)
    
    # 3. 创建白色背景画布
    canvas = np.zeros((total_height, max_width, 3), dtype=np.uint8)
    canvas.fill(255)  # 背景色白色
    
    # 4. 粘贴图片（居中对齐）
    y_offset = 0
    for img in images:
        h, w = img.shape[:2]
        x_offset = (max_width - w) // 2
        # 切片赋值（OpenCV高效操作）
        canvas[y_offset:y_offset+h, x_offset:x_offset+w] = img
        y_offset += h + spacing
    
    # 5. 保存（高质量）
    cv2.imwrite(output_path, canvas, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 95])
    print(f"OpenCV拼接完成！文件：{output_path}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    image_paths = sorted(Path("./large_images").glob("*.jpg"))
    stitch_vertical_opencv([str(p) for p in image_paths], "long_image_opencv.jpg")
内存优化：流式处理（超多大图不溢出）
python 复制代码 
def stitch_stream_opencv(image_paths, output_path, spacing=20):
    """流式处理：逐张读取，避免一次性加载所有图片"""
    # 第一步：计算总尺寸
    max_width = 0
    total_height = 0
    for path in image_paths:
        img = cv2.imread(path)
        max_width = max(max_width, img.shape[1])
        total_height += img.shape[0] + spacing
        cv2.destroyAllWindows()  # 立即释放
    
    # 第二步：创建画布并分批粘贴
    canvas = np.zeros((total_height, max_width, 3), dtype=np.uint8)
    canvas.fill(255)
    
    y_offset = 0
    for path in image_paths:
        img = cv2.imread(path)
        h, w = img.shape[:2]
        x_offset = (max_width - w) // 2
        canvas[y_offset:y_offset+h, x_offset:x_offset+w] = img
        y_offset += h + spacing
        cv2.destroyAllWindows()
    
    cv2.imwrite(output_path, canvas)
    print(f"流式拼接完成！内存占用始终<100MB")

3. ImageMagick方案（外部工具，功能强大）

通过subprocess调用ImageMagick，支持复杂拼接特效（如渐变、水印），适合纯Python方案无法满足的需求。

核心代码：批量拼接（跨平台）
bash 复制代码 
# 先安装ImageMagick：https://imagemagick.org/（配置环境变量）
pip install subprocess-pathlib
python 复制代码 
from subprocess import run
from pathlib import Path

def stitch_imagemagick(image_paths, output_path, direction="vertical"):
    """
    调用ImageMagick拼接（支持复杂特效）
    :param direction: vertical（纵向）/horizontal（横向）
    """
    # 构建命令：magick convert + 图片 + 拼接参数 + 输出
    cmd = ["magick", "convert"]
    # 添加拼接方向参数（-append纵向，+append横向）
    cmd.append("-append" if direction == "vertical" else "+append")
    # 添加所有图片路径
    cmd.extend(str(p) for p in image_paths)
    # 添加输出路径
    cmd.append(output_path)
    
    # 执行命令（Windows需shell=True）
    run(cmd, shell=True)
    print(f"ImageMagick拼接完成！文件：{output_path}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    image_paths = sorted(Path("./特效图片").glob("*.png"))
    stitch_imagemagick(image_paths, "long_image_magick.png")

四、避坑指南（新手必看）

  1. 图片尺寸不一致 ：优先用resize缩放至统一宽度（Pillow/OpenCV），或用填充（白色背景）避免错位；

  2. 内存溢出：大批量图片用OpenCV流式处理，或ImageMagick方案，避免一次性加载所有图片；

  3. 图片方向错误 ：通过EXIF信息自动旋转（Pillow示例）：

    python 复制代码 
    def fix_image_orientation(img):
    from PIL.ExifTags import TAGS
    try:
        for orientation in TAGS.keys():
            if TAGS[orientation] == "Orientation":
                break
        exif = img._getexif()
        if exif and orientation in exif:
            if exif[orientation] == 6:
                img = img.rotate(270, expand=True)
            elif exif[orientation] == 8:
                img = img.rotate(90, expand=True)
    except:
        pass
    return img

  4. ImageMagick路径问题 ：Windows需将安装目录（如C:\Program Files\ImageMagick-7.1.1）添加到系统PATH；

  5. 中文路径报错 ：将图片路径转为字符串时用str(path)，避免编码冲突。

五、实战场景应用

场景1：聊天记录拼接（纵向+序号+边框）

python 复制代码 
# 假设聊天截图已按时间排序存放在chat_screenshots文件夹
image_paths = sorted(Path("./chat_screenshots").glob("*.png"))
stitch_vertical_pillow([str(p) for p in image_paths], "chat_long.png", spacing=10, add_border=True)

场景2：网页截图拼接（统一宽度+居中）

python 复制代码 
# 缩放所有截图至1080px宽度后拼接
images = [Image.open(p).resize((1080, int(p.height * 1080 / p.width)), Image.LANCZOS) for p in image_paths]
stitch_vertical_pillow(images, "web_long.png", align="center")

场景3：商品图片宫格（3列布局）

python 复制代码 
product_images = sorted(Path("./product_photos").glob("*.jpg"))
stitch_grid_pillow(product_images, "product_grid.png", cols=3, spacing=20)

总结

Python长图拼接的核心是"选对方案"：入门用Pillow（简单易调试），批量/大尺寸用OpenCV（高性能），复杂特效用ImageMagick（外部工具）。掌握本文的代码和避坑指南，能轻松应对聊天记录、截图、商品图等各类拼接需求，告别手动拖拽的低效操作！

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