Python은 데이터 과학 및 인공 지능 분야의 주류 언어가 되었습니다. Python은 배우기 쉬운 언어이기 때문에 이미지 처리를 비롯한 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.
Python용 이미지 처리 라이브러리는 많습니다. 이 글에서는 주요 이미지 처리 라이브러리 중 일부와 이를 사용하는 방법을 소개합니다.
OpenCV는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리이자 가장 인기 있는 Python 이미지 처리 라이브러리 중 하나입니다. 카메라, 파일 또는 네트워크 비디오 스트림에서 이미지를 읽고 쓰고 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 물체 인식, 얼굴 감지, 동작 추적과 같은 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. OpenCV는 이미지 분류 및 객체 감지를 포함한 기계 학습 기반 애플리케이션을 개발하는 데에도 사용할 수 있습니다.
Python에서 OpenCV 라이브러리를 사용하려면 다음 단계가 필요합니다.
import cv2 image = cv2.imread("image.jpg") gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("Gray image", gray_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
이 코드 조각은 "image.jpg"라는 이미지 파일에서 이미지를 읽고 이를 회색조 이미지로 변환하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 cv2.imshow() 함수를 사용하면 이미지가 표시됩니다. 마지막으로 cv2.waitKey() 함수는 사용자가 아무 키나 누르기를 기다리고 cv2.destroyAllWindows()는 모든 창을 닫는 데 사용됩니다.
Pillow는 Python 이미지 처리 라이브러리 PIL(Python Imaging Library)의 업그레이드 버전입니다. 이미지 스케일링, 이미지 회전, 이미지 필터링, 이미지 변환 등 이미지 처리와 관련된 다양한 기능을 제공합니다.
Python에서 Pillow 라이브러리를 사용하려면 다음 단계가 필요합니다.
from PIL import Image # Open an image file image = Image.open("image.jpg") # Resize image image = image.resize((200, 200)) # Convert image to grayscale gray_image = image.convert('L') # Save image gray_image.save("gray_image.jpg")
이 코드 조각은 "image.jpg"라는 이미지 파일을 열고, 이미지 크기를 조정하고, 회색조 이미지로 변환하고, "로 저장"하는 방법을 보여줍니다. grey_image.jpg". Pillow는 많은 추가 기능을 제공하며, 공식 문서에서 적절한 설명을 찾을 수 있습니다.
scikit-image는 과학 컴퓨팅을 위한 Python 이미지 처리 라이브러리입니다. 여기에는 시각적 특징 감지 및 형태학적 작업과 같은 특정 이미지 처리 작업에 사용할 수 있는 다양한 알고리즘과 기술을 구현하는 많은 기능이 포함되어 있습니다.
Python에서 scikit-image 라이브러리를 사용하려면 다음 단계가 필요합니다.
from skimage import io, filters # Load an image file image = io.imread("image.jpg") # Apply Canny edge detector edges = filters.sobel(image) # Show the resulting image io.imshow(edges) io.show()
이 코드 조각은 "image.jpg"라는 이미지 파일에서 이미지를 읽고 Canny 가장자리 감지기를 사용하여 가장자리를 감지하는 방법을 보여줍니다. 마지막으로 io.imshow() 함수를 사용하여 처리된 이미지를 표시하고, io.show() 함수를 사용하여 표시합니다.
Matplotlib은 Python 데이터 시각화를 위한 주요 라이브러리 중 하나입니다. 이미지를 생성하고 표시하는 데에도 사용할 수 있습니다. Matplotlib의 imshow() 함수를 사용하여 이미지를 표시할 수 있습니다.
Python에서 Matplotlib 라이브러리를 사용하려면 다음 단계가 필요합니다.
import matplotlib.pyplot as plt import imageio # Read an image file image = imageio.imread("image.jpg") # Display the image plt.imshow(image) plt.show()
이 코드 조각은 "image.jpg"라는 이미지 파일에서 이미지를 읽고 Matplotlib를 사용하여 표시하는 방법을 보여줍니다.
요약
파이썬에는 많은 이미지 처리 라이브러리가 있습니다. 이 기사에서는 OpenCV, Pillow, scikit-image 및 Matplotlib를 포함하여 가장 일반적으로 사용되는 라이브러리 중 일부를 소개하고 이미지 처리에 이러한 라이브러리를 사용하기 위한 몇 가지 예제 코드를 제공합니다. Python 이미지 처리를 처음 배우는 경우 이 문서가 도움이 될 것입니다.
위 내용은 Python의 이미지 처리 라이브러리는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!