Python에서 이미지 처리 기초 이해하기

이미지 처리는 디지털 이미지를 분석하고 조작하는 기술로, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 사진 편집 등 다양한 분야에서 중요하게 사용됩니다. Python은 이미지 처리를 위한 강력한 라이브러리를 제공하여, 개발자들이 손쉽게 이미지를 분석하고 변형할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 Python에서 이미지 처리를 시작하기 위한 주요 라이브러리와 간단한 예제를 소개하겠습니다.

주요 이미지 처리 라이브러리

• Pillow (PIL Fork): Python Imaging Library (PIL)의 확장 버전으로, 이미지 파일을 열고 조작하는 기능을 제공합니다.

pip install Pillow

 

• OpenCV: 컴퓨터 비전을 위한 강력한 라이브러리로, 이미지 및 비디오 처리 기능을 포함합니다.

pip install opencv-python

 

• scikit-image: 과학적 이미징을 위한 라이브러리로, 이미지 처리와 분석을 위한 다양한 알고리즘을 제공합니다.

pip install scikit-image

 

이미지 처리 기본 작업

이미지 처리에는 이미지 로딩, 이미지 정보 확인, 이미지 조작 및 저장 등의 작업이 포함됩니다. 각 라이브러리를 사용하여 이러한 작업을 수행하는 기본적인 방법을 알아보겠습니다.

이미지 로딩과 정보 확인 (Pillow 사용)

from PIL import Image

# 이미지 로딩
img = Image.open('path/to/image.jpg')

# 이미지 정보 확인
print(img.size)  # 출력: (width, height)
print(img.mode)  # 출력: 이미지의 색상 모드 (예: 'RGB')

# 이미지 보기
img.show()

 

이미지 변형 (Pillow 사용)

# 이미지 회전
rotated_img = img.rotate(90)

# 이미지 크기 조정
resized_img = img.resize((300, 300))

# 이미지 저장
rotated_img.save('path/to/rotated_image.jpg')

 

 

이미지 필터링 (OpenCV 사용)

import cv2
import numpy as np

# 이미지 로딩 (OpenCV는 BGR 형식으로 이미지를 로드함)
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# Gaussian Blur 필터 적용
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 이미지 표시 (창을 띄워 이미지를 보여줌)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)  # 키 입력 대기
cv2.destroyAllWindows()

 

결론

Python을 사용한 이미지 처리는 다양한 응용 프로그램 개발에 있어 필수적인 기술입니다. Pillow, OpenCV, scikit-image와 같은 라이브러리는 이미지를 로드, 조작 및 분석하는 효과적인 수단을 제공합니다. 각 라이브러리의 고유한 기능을 이해하고 필요에 따라 적절히 활용하면, 효율적인 이미지 처리 솔루션을 개발할 수 있습니다. 프로젝트 요구 사항에 맞게 라이브러리를 선택하고, Python의 강력한 이미지 처리 기능을 최대한 활용해 보세요.