• 可以用opencv或者numpy的拼接函数，直接将两张图拼接到一起，很简单方便，参考代码2，推荐此方式。
• 新建图片，将两张图片的像素值填充到新图片对应位置上即可，参考代码1。

示例代码1

以下是将两张图片拼接成一张图片的示例代码：

import cv2
import numpy as np # 三通道
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')# 确定两张图片的大小
height, width, channels = img1.shape
new_width = width + img2.shape[1]# 创建一张新的图片
new_img = np.zeros((height, new_width, channels), dtype=np.uint8)# 将第一张图片复制到新图片的左侧
new_img[:,:width,:] = img1# 将第二张图片复制到新图片的右侧
new_img[:,width:,:] = img2# 显示合并后的图片
cv2.imshow('Merged Image', new_img)# 等待关闭窗口
cv2.waitKey(0)# 释放资源
cv2.destroyAllWindows()

示例代码2

以下是将两张图片在同一个窗口显示的示例代码：

import cv2
import numpy as np img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')## 使用numpy
# 将两张图片垂直堆叠
img_vstack = np.vstack((img1, img2))# 将两张图片横向拼接在一起
result = np.hstack([img1, img2])# 将两张图片拼接到一起
img = np.concatenate((img1, img2), axis=1)## 使用opencv
vimg = cv2.vconcat((img1, img2)) # 垂直方向
himg = cv2.hconcat((img1, img2)) # 水平方向# 显示图片
cv2.imshow('Two Images in One Window', img_vstack)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()