Python实现Market1501数据集原图与分割图水平拼接及尺寸调整

小林子

发布时间：2026-10-12| 2人浏览过

原创

本文介绍使用Python将Market1501数据集中的原图与分割图进行水平拼接的技术方案。通过PIL库读取指定目录下的图片，利用resize方法将图像统一调整为256x128像素，随后创建新画布并将两张图按左右顺序粘贴合成。代码遍历匹配文件名，保存拼接后的结果至新文件夹，适用于计算机视觉数据预处理场景。

本文旨在演示如何使用Python脚本，将Market1501数据集中的原始图像与其对应的分割掩码图像进行水平拼接，生成一张包含左右两部分内容的合成图片。同时，为了统一数据格式，脚本会将所有处理后的图像像素尺寸调整为宽度256、高度128。

脚本运行所需的原始图像存放于指定目录下，具体路径见代码配置部分。

对应的分割图像（Mask）也存放在独立的指定目录中，需确保原图与分割图文件名一一对应。

实现该功能的核心Python代码如下：

import PIL.Image as Image
import os
 
IMAGES_PATH = 'E:/gyx/Learning/Practice/4/data/market1501_seg_1/test/ori_img/' # 原图片集地址
IMAGES_PATH_1 = 'E:/gyx/Learning/Practice/4/data/market1501_seg_1/test/seg_img/' #分割图片集地址
IMAGE_SAVE_PATH = 'E:/gyx/Learning/Practice/4/data/market1501_seg_1/test/new/' #保存新图片地址
IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG'] # 图片格式
list_n = []
w = 256 # 每张小图片的大小
h = 128
 
# 获取图片集地址下的所有图片名称
image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
 os.path.splitext(name)[1] == item]
 
image_names_1 = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH_1) for item in IMAGES_FORMAT if
 os.path.splitext(name)[1] == item]
 
# 定义图像拼接函数
def image_compose(imag,imag_1):
 src = os.path.join(os.path.abspath(IMAGE_SAVE_PATH), img)
 to_image = Image.new('RGB', (2 * h, 1 * w)) # 创建一个新图
 # 把两张图片按顺序粘贴到对应位置上
 rom_image = Image.open(IMAGES_PATH + imag).resize((h,w), Image.ANTIALIAS)
 rom_image_1 = Image.open(IMAGES_PATH_1 + imag_1).resize((h, w), Image.ANTIALIAS)
 to_image.paste(rom_image,(0,0))
 to_image.paste(rom_image_1,(h,0))
 to_image.save(src) # 保存新图，还是原来的名称
 
#文件名相同就调用拼接函数
for img in image_names:
 for img_1 in image_names_1:
 if img == img_1:
 image_compose(img,img_1)

单张图像拼接后的视觉效果显示，左侧为原始图像，右侧为对应的分割结果。