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实况展示。
问：写一段python代码，把D盘下的0402.png和0403.png，合并成一个png文件并保存。
答：你可以使用 Python 库 Pillow 来实现这个功能。
首先，你需要使用 PIL.Image.open() 函数打开两个图像文件，然后使用 PIL.Image.paste() 函数将它们拼接在一起。最后，使用 PIL.Image.save() 函数将拼接后的图像保存到新的文件中。
例如：
Copy code
from PIL import Image# Open the two images
img1 = Image.open('D:\\0402.png')
img2 = Image.open('D:\\0403.png')# Create a new image with the same size as img1
result = Image.new('RGB', (max(img1.size[0], img2.size[0]), img1.size[1] + img2.size[1]))# Paste img1 onto the new image
result.paste(img1)# Paste img2 onto the new image, below img1
result.paste(img2, (0, img1.size[1]))# Save the result
result.save('D:\\result.png')这样，你就可以将两个图像文件拼接在一起，并将结果保存
实测，成功。
啥也不会的我，竟然能够搞出一段代码，直接拼图像。
可说完全AI的力量。
感谢分享
但是，这个并不包含AI的特征。仅仅是拼接图而已吧~应该不适用于那种有重叠的图片序列
适合台北故宫博物院长卷分段的拼接？
www.youtube.com/watch...#038;t=30s
中文解读：https://mp.weixin.qq.com/s/FhoVLI1iMd6gIEh3ZP835A
代码：https://github.com/nie-lang/DeepRectangling
链接：https://arxiv.org/abs/2203.03831
目前图像拼接的一个问题是拼接后会产生不规则的边界，如下图1 b所示。目前解决这类问题主要是通过图像矩形化方法，并且通常是分为两个阶段，第一阶段搜索初始网格，第二阶段优化网格来完成网格变形，然后 warp 输入的拼接图像来生成矩形图像，不过这类方案只适合处理具有丰富线性结构的图像，对于带有非线性结构的人物和风景会有明显失真的情况。
本文通过提出第一个图像矩形的深度学习解决方案来解决这些问题。具体来说，我们预先定义了一个刚性目标网格，并且只估计一个初始网格以形成网格变形，从而有助于一个紧凑的单阶段解决方案。使用具有残差渐进回归策略的全卷积网络预测初始网格。为了获得具有高内容保真度的结果，提出了一个综合目标函数，以同时鼓励边界矩形、网格形状保持和内容感知自然。请不要为难我一个外行。毕竟，我连一行代码都写不来。
纯粹是因为，现在AI可以自动写代码了，大大降低了门槛，所以做了一个简单的拼接尝试。一不小心还竟然成功了。
对我这样完全没仔细学过python的小白来讲，已经很不了起了。毕竟，前后才几小时时间啊。
但至于提到的拼接问题，后来偶尔看到上面这些资料。虽然很复杂我也没整明白，但专业人士要是整得明白，应该可以按照这个开发思路开发出来的。
既然人家已经有现成的研究成果了，那拿过来使用就行了。
可以预见，就是在不久的将来。要写一个真正意义上的AI图像拼接程序。需要做的只是告诉AI机器人：
帮我写一段程序，能够拼接两个图片，并且处理好中缝。类似这样，然后，AI就把程序代码全给你写好了。
然后只要复制粘贴，运行一下，这个拼接就完成了。
这绝对不是想象，而是不久的将来，乃至现在就可能能够实现的事情了。
因为这个图像拼接，我只是纯粹好奇试了一下，并不是我特别有实际需要的，毕竟我是个小白，为难我也没意思。我连环境搭建都还是费了很久才搞定了。应该专业人士搞。
你能实际操作一下、给大家看看吗？比如下面这个长卷：
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