如何高效对比与拼接图片?MulimgViewer 完整使用指南
MulimgViewer 是一款开源的多图像查看器,能够在一个界面中打开多张图片,方便进行图片对比和拼接。它采用简洁的界面设计和高效的图像处理技术,帮助用户轻松管理和预览大量图片,提升图片处理效率。
🚀 核心功能:为什么选择 MulimgViewer?
多图像同步预览
MulimgViewer 允许在单个窗口中同时加载多张图片,支持鼠标滚轮缩放和拖拽平移,所有图片会同步响应操作,让细节对比变得直观高效。无论是摄影师筛选相似照片,还是设计师对比不同版本的作品,都能显著节省切换窗口的时间。
灵活的图片拼接模式
内置多种拼接布局(横向、纵向、网格等),用户可自定义行列数和间距,快速将多张图片组合成一张长图。拼接后的图片保留原始分辨率,适合制作教程截图合集、产品对比图或社交媒体图文内容。
轻量化设计,启动即达
软件体积小巧,启动速度快,占用系统资源少,即使同时打开数十张高清图片也能保持流畅操作。支持 JPEG、PNG、BMP 等主流图片格式,无需安装额外解码器。
📸 界面预览:直观感受高效操作

图:MulimgViewer 多图同步缩放演示,滚轮缩放时所有图片同步响应

图:使用网格布局拼接多张图片的效果,支持自定义行列数和间距
🔧 快速上手:3 步安装与配置
1. 获取源码
通过 Git 克隆仓库到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MulimgViewer
2. 安装依赖
进入项目目录,使用 pip 安装所需依赖:
cd MulimgViewer && pip install -r requirements.txt
3. 启动程序
直接运行主脚本即可打开 MulimgViewer:
python MulimgViewer.py
💡 实用技巧:提升效率的隐藏功能
批量导入图片
支持通过文本文件批量导入图片路径(如 examples/input/flist_ubuntu.txt),只需在文件中每行填写一个图片绝对路径,即可一键加载所有图片,适合处理大量分散的素材。
快捷键操作
Ctrl+O:打开图片文件/文件夹Ctrl+滚轮:调整所有图片缩放比例Ctrl+S:保存当前拼接布局为图片方向键:微调图片位置对齐

图:使用快捷键快速调整图片布局和缩放比例
🛠️ 适用场景:谁需要这款工具?
摄影师
快速筛选相似照片,对比不同参数下的拍摄效果,标记最佳作品。
设计师
对比设计稿的颜色、排版细节,或拼接多步骤教程截图。
科研人员
用于实验结果对比(如医学影像、材料微观结构图等),支持添加标注框突出关键区域。

图:使用标注框功能在医学影像对比中标注异常区域
📚 进阶配置:自定义你的工作流
修改默认布局
编辑配置文件 src/mulimgviewer/configs/output.json,可调整默认拼接间距、背景色和输出图片格式。例如将网格布局默认行数改为 2:
"grid_rows": 2
添加自定义快捷键
在 src/mulimgviewer/gui/main_gui.py 中修改快捷键绑定,根据个人习惯定制操作方式。
🌟 为什么选择开源工具?
MulimgViewer 作为开源项目,代码完全透明,用户可根据需求二次开发(如添加水印功能、批量格式转换等)。项目持续更新,社区贡献的新功能(如 EXIF 信息显示、批量重命名)会不断集成到新版本中。
📝 总结:让图片处理更高效
无论是日常图片管理、专业对比分析,还是创意拼接制作,MulimgViewer 都能以轻量化的设计和实用的功能满足需求。无需复杂设置,安装即能用,是提升图片处理效率的理想工具。立即尝试,体验一站式多图管理的便捷!

图:MulimgViewer 主要功能模块示意图,涵盖多图预览、拼接、标注等核心能力
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00