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Python利用PIL实现多张图片合成gif动画的案例详解

作者:River Chandler

这篇文章主要介绍了Python利用PIL实现多张图片合成gif动画的案例,文章通过代码示例介绍的非常详细,对大家的学习或工作有一定的帮助,感兴趣的小伙伴可以自己动手试一下
import os
figure_save_path = "file_fig_test"
import warnings
warnings.filterwarnings("error")
import numpy as np
np.random.seed(0)
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import time
 
num = 100
gif_frames = []
open_time = []
save_time = []
plot_time = []
 
for i in range(num):
    #图形绘制
    start_time = time.time()
    plt.scatter(np.random.random(), np.random.random())
    end_time = time.time()
    plot_time.append(end_time-start_time)
 
    #创建图形保存文件夹
    if not os.path.exists(figure_save_path):
        os.makedirs(figure_save_path)
    else:
        pass
 
    #保存图形
    start_time = time.time()
    plt.savefig(os.path.join(figure_save_path, str(i) + ".jpg"))
    end_time = time.time()
    save_time.append(end_time-start_time)
 
    #打开图形
    start_time = time.time()
    img = Image.open(os.path.join(figure_save_path, str(i) + ".jpg"))
    end_time = time.time()
    open_time.append(end_time-start_time)
 
    gif_frames.append(img)
 
print("动画绘制开始")
start_time = time.time()
gif_frames[0].save("test.gif",
        save_all=True, append_images=gif_frames[1:], duration=200, loop=0)
end_time = time.time()
print("动画绘制完成,用时:", round(end_time-start_time, 6))
print("平均动画绘制完成,用时:", round((end_time-start_time)/num, 6))
 
print("平均图形绘制用时:", round(sum(plot_time)/len(plot_time), 6))
print("平均图形保存用时:", round(sum(save_time)/len(save_time), 6))
print("平均图形打开用时:", round(sum(open_time)/len(open_time), 6))

动画绘制开始
动画绘制完成,用时: 3.61503
平均动画绘制完成,用时: 0.03615
平均图形绘制用时: 0.004437
平均图形保存用时: 0.146415
平均图形打开用时: 0.000287

gif_time = []
for i in range(20, 100):
    new_frames = gif_frames[:i]
    start_time = time.time()
    new_frames[0].save(str(i)+".gif",
        save_all=True, append_images=gif_frames[1:], duration=200, loop=0)
    end_time = time.time()
    gif_time.append(end_time-start_time)
    print("finished:", str(i))

到此这篇关于Python利用PIL实现多张图片合成gif动画的案例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python PIL合成gif动图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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