如何使用Python上資料幀的資訊通過回圈合并多個影像？-有解無憂

我有以下字典：

the_dictionary_list = {'Fondo': ['Oceano.png'],
                       'Cuerpo': ['Cuerpo_cangrejo.png'], 
                       'Ojos': ['Antenas.png', 'Pico.png', 'Verticales.png'],
                       'Color': ['Amarillo.png', 'Blanco.png', 'Rojirosado.png', 'Turquesa.png', 'Verde_oscuro.png', 'Zapote.png'], 
                       'Pinzas': ['None', 'Pinzitas.png', 'Pinzotas.png', 'Pinzota_pinzita.png'], 
                       'Puas': ['None', 'Arena.png', 'Marron.png', 'Purpura.png', 'Verde.png']}

為了以特定順序（即笛卡爾積）獲得每個可能的排列而不重復，我使用以下代碼：

import itertools as it

AllKeysNames = ['Fondo', 'Cuerpo', 'Ojos', 'Color', 'Pinzas', 'Puas']
Combinations = list(it.product(*(the_dictionary_list[Name] for Name in AllKeysNames)))
print(f'{Combinations}')

然后，為了將每次迭代保存到一個資料幀，比如它會拋出一個這樣的輸出：

   |            Permutations            |                                    FilePermutations                                      |
  0|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png None None                         |
  1|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png None Arena.png                    |
  2|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png None Marron.png                   |
  3|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png None Purpura.png                  |
  4|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png None Verde.png                    |
  5|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png Pinzitas.png None                 |
  6|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png Pinzitas.png Arena.png            |
  7|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png Pinzitas.png Marron.png           |
  8|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png Pinzitas.png Purpura.png          |
  9|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Antenas.png Amarillo.png Pinzitas.png Verde.png            |
  .
  .
  .
358|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Verticales.png Zapote.png Pinzota_pinzita.png Purpura.png  |
359|Fondo Cuerpo Ojos Color Pinzas Puas |Oceano.png Cuerpo_cangrejo.png Verticales.png Zapote.png Pinzota_pinzita.png Verde.png    |

我使用以下代碼：

new = [' '.join(x) for x in 
                        it.product(*(the_dictionary_list[Name] for Name in AllKeysNames))]

df = pd.DataFrame({'Permutations':" ".join(AllKeysNames), 'FilePermutations':new})

現在，假設上述程式位于同一路徑（即r"./"）中，巧合的是以下檔案夾也位于其中：

如何使用 Python 上資料幀的資訊通過回圈合并多個影像？

這些檔案夾僅包含檔案影像，巧合的是，它們也與the_dictionary_list.

df除了檔案名和檔案夾名之外，變數還存盤了這些影像必須合并的正確順序，以及排列的總數

該程式如何從以下位置獲取該資訊 df 并使用以下功能：

Image.open(r"./")

Image.alpha_composite()

resize((350, 350), resample=Image.NEAREST

從 Python Imaging Library (PIL)

以df顯示的順序生成新的合并影像？

筆記：

影像檔案名可以等于df.

由于該None元素實際上并不存在于檔案夾中，因此在需要時，程式必須將前一個影像與下一個影像合并（即不呼叫Image.open(r"./")也不Image.alpha_composite()在None出現“ ”時繼續對下一個元素執行此操作）

只有在合并了一行的檔案影像后，它才會呼叫resize((350, 350), resample=Image.NEAREST然后使用保存最終輸出.save(r"./Test/str(Index(i)) ".png")，然后重復該程序，直到達到最終索引df

uj5u.com熱心網友回復：

以下解決方案是由@christian從stackoverflow en espa?ol構建的，他的回答翻譯如下：

Pandas DataFrames 有一個名為 iterrorws() 的方法，它回傳一個生成器，我們可以遍歷它，它回傳行本身作為包含兩個物件的元組，第一個是行的索引，第二個是 Pandas 系列包含下一列的值。

我不建議加入一個名字，你可以簡單地把它們以串列形式，因為以后我們會再需要他們的串列，您可以通過使用避免轉換保存到一個串列' '.join(x)。

for i, per in df.iterrows(): 
    images = per["FilePermutations"].split(" ")
    files = per["Permutations"].split(" ")

有了這個，我們將獲得相應列的值，并在該split方法的幫助下將其轉換回串列。一旦我們有了這個，我們就可以繼續創建新影像，這是加入images串列中指定的所有影像的結果。為此，我們首先要知道每個影像的目錄，并且“巧合”files串列的第一個元素是串列第一個元素的影像所在的目錄，images對于每個影像，依此類推。它碰巧使用了zip()匹配每個元素的函式（如果串列的元素較少，它只會匹配最小的串列，而不會包括其他串列，如果有這種情況，您可以使用該zip_longest函式itertools 模塊）。有了這個，我們就已經有了path影像，我們只需要打開它，組合它，最后調整它的大小并保存它。

for i, per in df.iterrows():
    images = per["FilePermutations"].split(" ")
    files = per["Permutations"].split(" ")
    result_image = None #aquí se almacenará la imagen resultante 

    for direc, img in zip(files, images): #iteramos
        if img=="None": continue #si es None omitimos

        path = f"{direc}/{img}" #definimos la ruta donde se encuentra la imagen
        
        #en la primera iteración no habrá imagen inicial por lo que no podrá combinarse con otra
        # por lo que asignamos la imagen
        if result_image == None: 
            result_image = Image.open(f"./{path}")
        else: #combinamos la imagen
            img2 = Image.open(f"./{path}")
            result_image = Image.alpha_composite(result_image, img2)
    # redimensionamos y guardamos
    result_image = result_image.resize((350, 350), resample=Image.NEAREST)
    result_image.save(f"./Test/image_{i}.png")

這將組合每一行中的所有指定影像并將它們保存到指定路徑。正如您所看到的，這并沒有什么神奇之處，只有幾個for回圈，第一個回圈遍歷行，第二個回圈創建path并獲取影像。在第二次for的每次迭代中，的結果都會result_image被覆寫，因此它總是包含當前影像和前一個影像的組合結果，這樣所有的影像都被混合了，顯然那些不存在的被標記為'None'被省略

這非常好地回答了我的問題。

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