[Python]#31 이미지 처리로 놀라운 시각 효과 만들기

Python은 단순성, 유연성 및 OpenCV 및 scikit-image와 같은 강력한 라이브러리의 가용성으로 인해 이미지 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 인기 있는 프로그래밍 언어입니다.

게시물에서는 이미지 읽기 및 표시, 이미지 필터링 및 향상, 객체 감지 및 추적, 특징 추출 및 매칭, 컴퓨터 비전, 이미지 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 Python의 실제 응용 프로그램에 대해 얘기합니다.

필요한 라이브러리 설치: OpenCV 및 scikit-image는 Python에서 이미지 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 가장 인기 있는 두 라이브러리입니다. 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 사용하십시오.

pip install opencv-python
pip install scikit-image

이미지 읽기 및 표시 이미지 처리 및 컴퓨터 비전의 첫 번째 단계 중 하나는 이미지를 읽고 표시하는 것입니다.

Python은 이미지 작업을 위한 간단한 API를 제공하는 Pillow 라이브러리 덕분에 이 작업을 비교적 쉽게 수행할 수 있습니다. 다음은 Python에서 이미지를 읽고 표시하는 방법의 예입니다.

from PIL import Image

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

# 이미지 표시
img.show()

이미지 필터링 및 향상 이미지 필터링 및 향상 기술은 이미지의 품질과 선명도를 향상하는 데 사용됩니다.

Python은 흐림, 선명화 및 가장자리 감지를 위한 필터를 포함하여 이러한 작업을 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 다음은 OpenCV를 사용하여 Python에서 이미지에 블러 필터를 적용하는 방법의 예입니다.

import cv2

# 이미지 파일 읽기
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 가우시안 블러 필터 적용
blurred = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 원본 및 필터링된 이미지 표시
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Blurred', blurred)
cv2.waitKey(0)

개체 감지 및 추적 개체 감지 및 추적은 컴퓨터 비전의 필수 작업이며 Python은 이러한 작업을 위한 여러 도구와 라이브러리를 제공합니다. Python에서 개체 감지 및 추적을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나는 OpenCV입니다. 다음은 OpenCV를 사용하여 실시간 비디오에서 개체를 감지하고 추적하는 방법의 예입니다.

import cv2

# 비디오 캡처 객체 생성
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 얼굴 감지를 위해 사전 훈련된 분류기를 로드합니다.
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

while True:
    
	# 비디오 캡처에서 프레임 읽기
    ret, frame = cap.read()

    # 프레임을 그레이스케일로 변환
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 그레이 스케일 프레임에서 얼굴 감지
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 감지된 얼굴 주위에 경계 상자를 그립니다.
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame,

이미지 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 Python의 실제 응용 프로그램에 대한 예제 입니다.

 

아래는 위에 사용한 라이브러리에 관한 설명입니다.

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 인기 있고 강력한 라이브러리입니다.

이미지, 비디오 스트림 및 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위한 다양한 기능과 도구를 제공합니다.

다음은 OpenCV-Python 라이브러리로 구현할 수 있는 몇 가지 예입니다.

 

이미지 처리: OpenCV는 크기 조정, 자르기, 필터링, 임계값 지정 및 분할과 같은 이미지 처리 작업을 위한 다양한 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 객체 감지 및 인식과 같은 보다 복잡한 작업을 수행하기 전에 이미지를 사전 처리하는 데 사용할 수 있습니다.

개체 감지: OpenCV에는 이미지 및 비디오 스트림에서 개체를 감지하기 위한 다양한 알고리즘이 있습니다. 예를 들어 얼굴 감지, 보행자 감지, 특정 물체를 인식하도록 훈련할 수 있는 번호판 감지 알고리즘이 포함됩니다.

개체 인식: OpenCV는 이미지 또는 비디오 스트림에서 특정 개체를 식별하는 것과 같은 개체 인식 작업에도 사용할 수 있습니다. 이는 특정 데이터 세트 및 분류기로 라이브러리를 교육하여 수행할 수 있습니다.

동작 감지: OpenCV는 비디오 스트림에서 동작을 감지하고 추적하는 데 사용할 수 있으므로 보안 및 감시 응용 프로그램에 유용합니다.

증강 현실: OpenCV는 카메라로 캡처한 실제 장면에 가상 객체를 오버레이하여 증강 현실 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

3D 재구성: OpenCV는 2D 이미지에서 3D 모델을 생성하는 기능을 제공하므로 물리적 개체의 3D 지도 또는 모델 생성과 같은 작업에 유용합니다.

기계 학습: OpenCV는 분류, 회귀 및 클러스터링과 같은 기계 학습 작업에 사용할 수 있습니다. 여기에는 기계 학습 기술과 함께 사용할 수 있는 기능 추출, 기능 일치 및 개체 인식을 위한 알고리즘이 포함됩니다.

로보틱스: OpenCV는 객체 감지, 추적 및 인식과 같은 작업을 위해 로봇 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 매핑 및 현지화에도 사용할 수 있습니다.

 

https://opencv-python.readthedocs.io/en/latest/

OpenCV-Python Study documentation! — gramman 0.1 documentation

 

Scikit-image는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다.

다양한 이미지 처리 작업을 위한 다양한 기능과 도구를 제공합니다. 다음은 scikit-image 라이브러리로 구현할 수 있는 몇 가지 예입니다.

이미지 필터링: Scikit-image는 smoothing, sharping, edge detection, noise reduction과 같은 다양한 이미지 필터링 작업을 위한 기능을 제공합니다. 이러한 필터는 세분화 및 기능 추출과 같은 보다 복잡한 작업을 수행하기 전에 이미지를 전처리하는 데 사용할 수 있습니다.

이미지 분할: Scikit-image는 강도, 색상 및 질감과 같은 기능을 기반으로 이미지를 별개의 영역으로 분할하는 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 물체 감지 및 인식과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
Feature Extraction: Scikit-image는 모서리, 가장자리, 블롭과 같은 이미지에서 다양한 특징을 추출하는 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 개체 감지 및 인식 작업에 사용할 수 있습니다.

이미지 정합: Scikit-image는 이미지를 정렬하고 정합하는 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 추가 분석을 위해 파노라마 이미지 생성 또는 여러 이미지 정렬과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

이미지 복원: Scikit-image는 흐림, 노이즈 또는 압축의 영향을 받은 이미지와 같이 저하된 이미지를 복원하는 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 추가 분석 전에 이미지 품질을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

형태학적 연산: Scikit-image는 확장, 침식, 열기/닫기와 같은 형태학적 연산을 수행하기 위한 기능을 제공합니다. 이러한 작업은 이미지 분할 및 필터링과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

의료 이미지 분석: Scikit-image에는 X-레이, CT 스캔 및 MRI 이미지와 같은 의료 이미지를 분석하기 위한 다양한 기능과 도구가 있습니다. 이러한 기능은 종양이나 이상을 감지하는 것과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

기계 학습: Scikit-image는 이미지 분류 및 개체 인식과 같은 작업을 위해 기계 학습 기술과 함께 사용할 수 있습니다.
전반적으로 scikit-image는 Python에서 광범위한 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 다재다능하고 강력한 라이브러리입니다. 다양한 기능과 도구로 인해 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 일하는 연구원과 개발자가 많이 선택합니다.

 

https://scikit-image.org/

scikit-image: Image processing in Python — scikit-image

Pillow는 이미지 작업에 사용되는 인기 있는 Python 라이브러리입니다. 다양한 이미지 처리 작업을 위한 다양한 기능과 도구를 제공합니다. 다음은 Pillow 라이브러리로 구현할 수 있는 몇 가지 예입니다.

이미지 열기 및 표시: Pillow는 JPEG, PNG, BMP 및 GIF와 같은 다양한 이미지 형식을 열고 표시하는 데 사용할 수 있습니다.

이미지 자르기 및 크기 조정: Pillow는 이미지 자르기 및 크기 조정 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 사용하여 이미지의 특정 영역을 선택하거나 종횡비를 유지하면서 이미지 크기를 변경할 수 있습니다.

이미지 필터링: 필로우는 블러링, 샤프닝, 엣지 디텍션 등 이미지에 다양한 필터를 적용할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 필터는 세분화 및 기능 추출과 같은 보다 복잡한 작업을 수행하기 전에 이미지를 전처리하는 데 사용할 수 있습니다.

이미지 향상: 필로우는 밝기, 대비, 색상 균형 조정과 같은 이미지 향상을 위한 기능을 제공합니다. 이러한 개선 사항은 추가 분석 전에 이미지 품질을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

이미지 그리기: Pillow는 이미지에 도형, 선, 텍스트를 그리는 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 이미지에 주석이나 레이블을 만드는 것과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

이미지 변환: Pillow는 JPEG 이미지를 PNG 이미지로 변환하는 것과 같이 다양한 형식 간에 이미지를 변환하는 기능을 제공합니다.

Image Manipulation: Pillow는 이미지 뒤집기, 회전, 위치 바꾸기와 같은 다양한 이미지 조작 작업을 위한 기능을 제공합니다.

이미지 압축: 필로우는 JPEG, PNG 등 다양한 압축 알고리즘을 사용하여 이미지를 압축 및 압축 해제하는 기능을 제공합니다.

전반적으로 Pillow는 Python에서 광범위한 이미지 처리 작업에 사용할 수 있는 다재다능하고 강력한 라이브러리입니다. 다양한 기능과 도구로 인해 이미지 작업을 하는 연구원과 개발자가 많이 선택합니다.

 

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/

Pillow