怎样用脚本批量制作九宫格图片？

本文目录导读：

1. 方法一：使用 Python (PIL/Pillow)
2. 方法二：使用 ImageMagick 命令行
3. 方法三：使用 Python + OpenCV (更专业)
4. 方法四：使用 FFmpeg (视频/图片均可)
5. 安装依赖
6. 使用建议

我来介绍几种批量制作九宫格图片的方法。

使用 Python (PIL/Pillow)

import os
from PIL import Image
def make_grid(image_path, output_path, grid_size=3):
    """
    将单张图片切成九宫格
    """
    img = Image.open(image_path)
    width, height = img.size
    # 计算每格大小
    cell_width = width // grid_size
    cell_height = height // grid_size
    # 切分并保存
    base_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0]
    os.makedirs(output_path, exist_ok=True)
    for i in range(grid_size):
        for j in range(grid_size):
            left = j * cell_width
            top = i * cell_height
            right = (j + 1) * cell_width
            bottom = (i + 1) * cell_height
            cell = img.crop((left, top, right, bottom))
            cell.save(f"{output_path}/{base_name}_{i}_{j}.jpg")
def batch_process(input_folder, output_folder):
    """
    批量处理文件夹中的所有图片
    """
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp')):
            input_path = os.path.join(input_folder, filename)
            make_grid(input_path, output_folder)
# 使用示例
batch_process("input_images", "output_grids")

使用 ImageMagick 命令行

#!/bin/bash
# 批量处理脚本 batch_grid.sh
INPUT_DIR="input_images"
OUTPUT_DIR="output_grids"
GRID_SIZE=3
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
for img in "$INPUT_DIR"/*.{jpg,jpeg,png}; do
    if [ -f "$img" ]; then
        base_name=$(basename "$img" | cut -d. -f1)
        # 获取图片尺寸
        width=$(identify -format "%w" "$img")
        height=$(identify -format "%h" "$img")
        cell_width=$((width / GRID_SIZE))
        cell_height=$((height / GRID_SIZE))
        count=0
        for ((i=0; i<GRID_SIZE; i++)); do
            for ((j=0; j<GRID_SIZE; j++)); do
                x=$((j * cell_width))
                y=$((i * cell_height))
                convert "$img" -crop "${cell_width}x${cell_height}+${x}+${y}" \
                    "$OUTPUT_DIR/${base_name}_${i}_${j}.jpg"
                count=$((count + 1))
            done
        done
        echo "处理完成: $base_name"
    fi
done

使用 Python + OpenCV (更专业)

import cv2
import os
import numpy as np
def make_grid_opencv(image_path, output_path):
    """
    使用OpenCV创建九宫格效果
    """
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path)
    h, w = img.shape[:2]
    # 计算每格大小
    grid_h, grid_w = h // 3, w // 3
    # 创建输出目录
    base_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0]
    os.makedirs(output_path, exist_ok=True)
    # 切分图片
    for i in range(3):
        for j in range(3):
            y1 = i * grid_h
            y2 = (i + 1) * grid_h
            x1 = j * grid_w
            x2 = (j + 1) * grid_w
            cell = img[y1:y2, x1:x2]
            cv2.imwrite(f"{output_path}/{base_name}_{i}_{j}.jpg", cell)
# 批量处理
def batch_process_opencv(input_dir, output_dir):
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            input_path = os.path.join(input_dir, filename)
            make_grid_opencv(input_path, output_dir)
            print(f"处理完成: {filename}")
# 使用示例
batch_process_opencv("images", "grids")

使用 FFmpeg (视频/图片均可)

#!/bin/bash
# 批量处理脚本
for file in input_images/*.{jpg,jpeg,png}; do
    if [ -f "$file" ]; then
        base=$(basename "$file" | cut -d. -f1)
        # 获取尺寸
        width=$(ffprobe -v error -select_streams v:0 -show_entries stream=width -of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 "$file")
        height=$(ffprobe -v error -select_streams v:0 -show_entries stream=height -of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 "$file")
        cell_w=$((width / 3))
        cell_h=$((height / 3))
        # 使用 ffmpeg 裁剪
        count=0
        for i in 0 1 2; do
            for j in 0 1 2; do
                x=$((j * cell_w))
                y=$((i * cell_h))
                ffmpeg -i "$file" -vf "crop=$cell_w:$cell_h:$x:$y" \
                    "output_grids/${base}_${i}_${j}.jpg" -y
                count=$((count + 1))
            done
        done
    fi
done

安装依赖

Python 环境：

pip install pillow opencv-python

ImageMagick (Linux/macOS)：

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install imagemagick
# macOS
brew install imagemagick
# Windows 下载安装
# https://imagemagick.org/script/download.php

FFmpeg：

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install ffmpeg
# macOS
brew install ffmpeg

使用建议

1. 推荐使用 Python 方案：灵活性强，易于定制
2. 大文件处理：使用 ImageMagick 或 FFmpeg
3. 批量处理大量图片：建议使用 OpenCV，性能更好
4. 图片预处理：可以先统一图片尺寸，保证九宫格均匀

需要我详细说明某个方案或添加其他功能吗？