Python批量图片拼接脚本：支持行列布局、最后一行居中、自然排序

平时写论文、做报告或者整理素材时经常需要把多张图片拼成一张大图。试过不少在线工具和本地软件要么是没法批量处理要么是最后一行图片没填满时就左对齐空出一大块特别丑。索性自己写了个Python脚本用Pillow库实现核心解决了几个痛点最后一行自动居中没填满的行不会傻呵呵左对齐视觉上更平衡自然排序确保1.jpg、2.jpg、10.jpg按数字顺序排不会出现1, 10, 2的尴尬保留原图质量支持DPI、色彩模式继承JPG会设最高质量灵活配置行数、列数、每组几张图、底部留白都能改关键代码摘出与解释1. 自然排序解决10.jpg排在2.jpg前面的问题系统默认的字符串排序是按字符ASCII码比较的10的第一个字符是1所以会排在2前面。这个函数通过正则把文件名拆分成“数字段”和“非数字段”把数字段转成整数后再比较符合人类的阅读习惯。def natural_sort_key(s): 自然排序确保 1.jpg, 2.jpg, 10.jpg 按数字顺序排列 return [int(text) if text.isdigit() else text.lower() for text in re.split(([0-9]), s)]使用场景在读取文件列表后通过sorted(..., keynatural_sort_key)调用即可。2. 核心逻辑最后一行图片居中计算这是脚本最实用的部分。思路是先按“列数”把图片切分成行然后判断当前行是否填满。如果没填满就算出两边需要留多少空白把图片“挤”到中间。# ⭐ 核心按行切分 rows [] for i in range(0, len(group_images), COLS): rows.append(group_images[i:i COLS]) for row_idx, row_images in enumerate(rows): y row_idx * img_height num_in_row len(row_images) # ⭐ 核心最后一行居中 if num_in_row COLS: offset_x 0 # 满行左对齐 else: # 不满行计算居中偏移量 total_width num_in_row * img_width offset_x (canvas_width - total_width) // 2逻辑说明offset_x是这一行第一张图的起始X坐标。如果满行offset_x为0从最左边开始贴。如果不满行用(画布宽 - 当前行图片总宽) // 2算出左边留白实现居中。3. 图片一致性处理尺寸、模式统一为了防止拼图出现错位或色差需要以第一张图为基准统一所有图片的尺寸和色彩模式。with Image.open(img_path) as img: # 尺寸统一如果不一致用LANCZOS算法高质量重采样 if img.size ! (img_width, img_height): print(f警告: {os.path.basename(img_path)} 尺寸不一致已调整) img img.resize((img_width, img_height), Image.Resampling.LANCZOS) # 模式统一比如有的是RGB有的是RGBA统一成基准图的模式 if img.mode ! img_mode: img img.convert(img_mode) canvas.paste(img, (x, y))注意Image.Resampling.LANCZOS是Pillow 9.1.0之后的写法如果用的是旧版本可能需要改成Image.LANCZOS。4. 高质量保存保留DPI与JPG画质如果是用于论文打印保留DPI很重要JPG格式默认压缩会损失画质这里强制设为最高质量。save_params {} # 如果是JPG/JPEG设置最高质量禁用色度子采样 if input_extension.lower() in [.jpg, .jpeg]: save_params[quality] 100 save_params[subsampling] 0 # 如果原图有DPI信息继承下来 if img_dpi: save_params[dpi] img_dpi canvas.save(save_path, **save_params)完整代码直接复制下面的代码保存为image_collage.py即可使用。使用前请务必修改手动配置区的路径。import re from PIL import Image import os # 手动配置区 TARGET_PATH r你的图片文件夹路径 # 请修改此处 IMAGES_PER_GROUP 3 # 每组几张图 ROWS 2 # 行数 COLS 2 # 列数 BOTTOM_PADDING 0 # 底部留白像素 # def natural_sort_key(s): 自然排序确保 1.jpg, 2.jpg, 10.jpg 按数字顺序排列 return [int(text) if text.isdigit() else text.lower() for text in re.split(([0-9]), s)] def create_collage(folder_path): # 1. 读取并筛选图片 valid_extensions (.jpg, .jpeg, .png, .bmp, .webp, .tiff) raw_files [ f for f in os.listdir(folder_path) if f.lower().endswith(valid_extensions) ] # 排除之前生成的拼图防止重复处理 raw_files [f for f in raw_files if collage_final not in f] # 按自然顺序排序并拼接完整路径 image_files sorted( [os.path.join(folder_path, f) for f in raw_files], keynatural_sort_key ) if not image_files: print(未找到图片请检查路径。) return # 2. 读取第一张图作为基准获取尺寸、模式、DPI等信息 with Image.open(image_files[0]) as first_img: img_width, img_height first_img.size input_extension os.path.splitext(image_files[0])[1] img_mode first_img.mode img_dpi first_img.info.get(dpi) print(f\n--- 原始分辨率识别 ---) print(f单图尺寸: {img_width} x {img_height}) print(f色彩模式: {img_mode}) print(f输出格式: {input_extension}) if img_dpi: print(fDPI: {img_dpi}) # 3. 计算画布总尺寸 canvas_width COLS * img_width canvas_height ROWS * img_height BOTTOM_PADDING # 4. 分组如果图片很多可以分成多张拼图 groups [ image_files[i:i IMAGES_PER_GROUP] for i in range(0, len(image_files), IMAGES_PER_GROUP) ] for group_num, group_images in enumerate(groups): # 创建白色背景画布 canvas Image.new(img_mode, (canvas_width, canvas_height), colorwhite) # ⭐ 核心逻辑将当前组的图片按行切分 rows [] for i in range(0, len(group_images), COLS): rows.append(group_images[i:i COLS]) # 逐行粘贴图片 for row_idx, row_images in enumerate(rows): y row_idx * img_height num_in_row len(row_images) # ⭐ 核心逻辑计算当前行的X偏移量实现居中 if num_in_row COLS: offset_x 0 else: total_width num_in_row * img_width offset_x (canvas_width - total_width) // 2 # 逐列粘贴图片 for col_idx, img_path in enumerate(row_images): x offset_x col_idx * img_width try: with Image.open(img_path) as img: # 统一尺寸 if img.size ! (img_width, img_height): print(f警告: {os.path.basename(img_path)} 尺寸不一致已调整) img img.resize((img_width, img_height), Image.Resampling.LANCZOS) # 统一色彩模式 if img.mode ! img_mode: img img.convert(img_mode) canvas.paste(img, (x, y)) except Exception as e: print(f处理出错: {img_path}, 原因: {e}) # 5. 保存文件 suffix f_{group_num 1} if len(groups) 1 else save_name fcollage_final{suffix}{input_extension} save_path os.path.join(folder_path, save_name) save_params {} # JPG特殊处理最高质量