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手把手教你用 Python 批量拼接图片（无需ps，适用快速修改拼接）

news 2026/3/27 1:08:29

手把手教你用 Python 批量拼接图片（无需ps，适用快速修改拼接）

** 背景介绍**
日常工作或学习中，我们经常会遇到这样的问题：

有一堆图片（比如实验截图、作品图、论文附图）
想按固定排版拼接成一张大图
要求清晰度不能降低
还要自动分组，批量生成多张拼图

如果手动用 PS 一张张拖拽，不仅累，还容易出错。

今天这段 Python 代码可以帮你：

✅ 自动读取文件夹内所有图片
✅ 按 2×5 排列（可自定义）
✅ 自动按数字顺序排序（1.jpg → 2.jpg → 10.jpg 不会乱序）
✅ 自动保持原始分辨率
✅ 批量生成拼图

运行后，你会在原文件夹里看到：
collage_final.jpg
如果图片超过 9 张，会自动生成：
collage_final_1.jpg collage_final_2.jpg
代码功能说明
这段代码的核心作用只有一句话：
把一个文件夹里的图片，按 3 行 × 3 列排好，拼成一张高清大图。
它的工作流程可以理解为：

找到所有图片
排序
创建一张大白画布
把图片一张张“贴”上去
保存为高清文件

适合：

论文图片拼接
实验截图汇总
产品展示图制作
批量图片整理

运行环境准备

[1] 安装 Python
要求：
Python 3.8 及以上版本
如果没有安装，去官网下载并安装：
https://www.python.org/downloads/
安装时务必勾选：
Add Python to PATH
[2] 安装依赖库
-这段代码只用到一个库：Pillow
pip install pillow

详细运行步骤

[1] 准备图片文件夹
比如你有一个文件夹：D:\image_test
里面放：

1.jpg
2.jpg
3.jpg
...
9.jpg

[2] 新建 Python 文件
在任意位置新建：collage.py
把下面的完整代码复制进去:

点击查看代码

import re
from PIL import Image
import os# ==================== 手动配置区 ====================
TARGET_PATH = r'D:\【your_folder】' 
IMAGES_PER_GROUP = 9           
ROWS = 3                       
COLS = 3       
BOTTOM_PADDING = 20  
# ===================================================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):if not os.path.exists(folder_path):print("路径不存在，请检查 TARGET_PATH。")returnvalid_extensions = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.webp', '.tiff')raw_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.lower().endswith(valid_extensions)]raw_files = [f for f in raw_files if "collage_final" not in f]image_files = sorted([os.path.join(folder_path, f) for f in raw_files],key=lambda x: natural_sort_key(os.path.basename(x)))if not image_files:print("未找到图片，请检查路径。")returnwith Image.open(image_files[0]) as first_img:img_width, img_height = first_img.sizeinput_extension = os.path.splitext(image_files[0])[1]img_mode = first_img.modeimg_dpi = first_img.info.get('dpi') print(f"单图尺寸: {img_width} x {img_height}")canvas_width = COLS * img_widthcanvas_height = (ROWS * img_height) + BOTTOM_PADDINGgroups = [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):canvas = Image.new(img_mode, (canvas_width, canvas_height), color='white')for idx, img_path in enumerate(group_images):try:with Image.open(img_path) as img:if img.size != (img_width, img_height):img = img.resize((img_width, img_height), Image.Resampling.LANCZOS)if img.mode != img_mode:img = img.convert(img_mode)row_idx = idx // COLScol_idx = idx % COLSx = col_idx * img_widthy = row_idx * img_heightcanvas.paste(img, (x, y))except Exception as e:print(f"处理出错: {img_path}, 原因: {e}")suffix = f"_{group_num + 1}" if len(groups) > 1 else ""save_filename = f"collage_final{suffix}{input_extension}"save_path = os.path.join(folder_path, save_filename)save_params = {}if input_extension.lower() in ['.jpg', '.jpeg']:save_params['quality'] = 100save_params['subsampling'] = 0if img_dpi:save_params['dpi'] = img_dpicanvas.save(save_path, **save_params)print(f"成功生成: {save_filename}")if __name__ == "__main__":create_collage(TARGET_PATH)