之前無聊在刷視頻的時候看到這麼一個有意思的視頻（現在視頻找不到，忘記關鍵字了= =），視頻的內容大概是這樣的：一張狗狗的側臉照片，經過碎紙機，橫的切成若干條，並且沒有打亂，隨後隔條分成了兩份，然後把這兩份各自拼接在一起，出現了兩張狗狗的圖片（B圖和C圖）。
如下圖：把A圖分成了B和C兩張圖片A圖
B圖
C圖
如上圖A,B,C，圖片上的狗狗其實是同一個，利用原圖A，把A等分成若干份，分別給B,C，然後再次拼接在一起，於是形成了B,C兩張圖片。
如何實現？
想實現視頻中的效果，你可以手工做，先打印那麼一張狗狗的圖片，然後裁剪，拼裝，但是很麻煩而且要有耐心。會Numpy圖像處理的話，我們就可以用計算機的方式來實現這個現象。
Numpy對圖像的處理實際上就是對ndarray的處理。圖像和ndarray又有什麼關係呢？圖像是可以用ndarray數組來表示。如圖我們可以用plt.imread()讀取一張圖片的數據，返回的就是這張圖片的ndarray數組。
a.shape()查看數組的形狀其中(347,500,3), 500代表圖片的長度，347代表圖片的寬度，3代表RGB（通道數，有些圖片格式是3通道，有些圖片格式是4通道）。
所以我們可以將一張圖片看作一個ndarray，而numpy庫可以對ndarry進行處理，主要操作就是對數組的拆分，以及數組的拼接。
準備工作：首先從某網站上下載了一張狗狗的照片= =。
我們用numpy來處理圖像。注：使用numpy庫來對圖像進行處理。這裡我們使用matplotlib.pyplot的相關方法來輔助。
主要用到的函數方法：
plt.imread：讀取圖像，返回ndarray的數組。
plt.imshow：顯示圖像。
plt.imsave：保存圖像。
np.split:數組的分割，分割圖像。
np.concatenate:數組的拼接，拼接圖像。ps:imread方法默認只能處理png格式的圖像，如果需要處理其他格式的圖像，需要安裝pillow庫。這裡下載的圖片是jpg格式的，所以在讀取的時候會報錯。偷懶一下，用ps打開重新用png格式保存了一下，另外直接重命名原圖為png也是不行的哦。。。
第一步：導入圖片
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# 導入庫
Import numpy as np
Import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取圖像數據
a = plt.imread(u"狗狗.png")
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第二步：對圖像進行分割
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#讀取圖像的width，方便對其進行拆分
width = a.shape[1]
#將圖片豎著切分成若干份：將數組以列來進行切分（axis = 1）,分成兩組
li = np.split(a, range(10, width,10), axis=1）
#這裡我們將圖片分割成若干寬度為10的長條
li1 = li[::2]
#利用切片操作，設置步長為2，相當於從第一條開始，隔條取出，即取出奇數的圖片
li2 = li[1::2]
#利用切片操作，設置步長為2，相當於從第二條開始，隔條取出，即取出偶數的圖片
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第三步：合併圖像：將數組合並在一起
<code># 把數組合並，相當於把第一個容器中的圖片拼接起來。
a1 = np.concatenate(li1,axis=1)
# 把數組合並，相當於把第二個容器中的圖片拼接起來。
a2 = np.concatenate(li2,axis=1)
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第四步：顯示圖像（放在一起顯示，可以對原圖和產生的兩張圖片進行比較）
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Fig, ax = plt.subplots(3)
Fig , set_size_inches(10, 10)
#原圖
ax[0].imshow(a)
#圖1
ax[ 1].imshow(a1)
#圖2
ax[2].imshow(a2)
plt.tight_layout()
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最終的結果如圖：分割的寬度越小，拼接出來的圖片內越真實
切分寬度為5
切分寬度為20
大家可以試著切分更多的條數，或者打亂順序來拼接圖片來看看最終的效果，是不是很神奇呢= =。
這個技術可以運用在哪兒呢？
在圖片原創欺騙上可能有些用途，其他的用途還沒想到。
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