最近写论文遇到一个问题，就是我们使用python matplotlib.pyplot包中subplot创建两个子图，但是创建的子图并不符合我们的预期需求，于是乎记录下来其中的填坑指南。
1. 初始问题
假设我们现在我们有以下局部代码，假设这里的A，B是提前已知的np.array数组，A shape=(128, 128)，B shape=(128, 6), 那么我们想让这两个A,B拼接一起，然后一个很自然的考虑便是使用了subplot,最后保存为C。
plt.figure(1)
plt.subplot(121)
plt.imshow(A, cmap='gray')
plt.xtic
在Python中，图像处理是一个广泛的应用领域，尤其是在科学研究和数据分析中。`matplotlib.pyplot`库是Python中最常用的绘图库之一，它提供了丰富的图形绘制功能，包括图像显示和子图布局。在本文中，我们将深入探讨如何使用Python实现图像拼接，特别是在解决使用`subplot`函数时遇到的问题。
`subplot`函数是`matplotlib.pyplot`库中用于创建网格布局的函数，它允许在一个大的图形区域内创建多个子图。然而，有时这个函数可能无法满足特定的需求，例如调整子图的间距、防止图像拉伸或消除四周的空白。在给定的描述中，作者遇到了这样一个问题：当试图将两个不同形状的数组A和B（A shape=(128, 128)，B shape=(128, 6)）作为图像拼接在一起时，使用`subplot`的结果并不理想，导致图像被拉伸并且间隔过大。
为了解决这个问题，作者进行了初步尝试，如调整`subplot`的间距和边界，但并未能解决图像拉伸和空白问题。然后，作者决定寻找一种替代方法来实现图像拼接，这引领他们找到了使用`PIL`（Python Imaging Library）或其升级版`Pillow`库的方法。
`PIL`库提供了处理图像的基本功能，包括读取、保存、显示和操作图像。在解决图像拼接问题时，`PIL`中的`Image`类可以用于打开图像文件，并通过`paste`方法将多个图像合并到一个新的图像中。下面是一个使用`PIL`进行图像拼接的示例代码：
```python
from PIL import Image
def join_images(img1_path, img2_path, spacing, save_path, orientation='horizontal'):
img1, img2 = Image.open(img1_path), Image.open(img2_path)
if orientation == 'horizontal':
new_size = (img1.width + img2.width + spacing, img1.height)
joint = Image.new('RGB', new_size)
loc1, loc2 = (0, 0), (img1.width + spacing, 0)
elif orientation == 'vertical':
new_size = (img1.width, img1.height + img2.height + spacing)
joint = Image.new('RGB', new_size)
loc1, loc2 = (0, 0), (0, img1.height + spacing)
joint.paste(img1, loc1)
joint.paste(img2, loc2)
joint.save(save_path)
# 使用示例
join_images('image1.png', 'image2.png', 10, 'merged_image.png')
```
这段代码定义了一个名为`join_images`的函数，它接受两个图像路径、一个间距值、一个保存路径和一个表示拼接方向的参数（'horizontal'或'vertical'）。根据指定的方向，它创建一个新的图像并定位每个输入图像的位置，然后将它们粘贴到新图像上。保存拼接后的图像。
总结来说，当`matplotlib.pyplot`的`subplot`功能无法满足图像拼接需求时，我们可以转向像`PIL`这样的图像处理库来实现更灵活的拼接操作。这种方法不仅能够控制图像之间的距离，还可以避免图像拉伸和边缘空白的问题，使得图像拼接更加符合预期。在实际应用中，可以根据具体需求对代码进行调整，以适应各种复杂的图像拼接场景。
