[Python] 이미지 시각화의 기초 PIL, opencv활용

package 불러오기¶

In [1]:

import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

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이미지 파일 열기¶

opencv로도 열수 있지만, 이미지를 좌표값의 수치형으로 변형했을 때, shape 순서가 바뀌는 경향이 많다. 그렇기에 PIL로 여는 것을 학습하고자한다.

In [2]:

path = 'source/dog.jpg'  

image_pil = Image.open(path)
image = np.array(image_pil)

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이미지 들여다 보기¶

In [7]:

image.shape # 가로 734, 세로 1100, 3(RGB색상 조합)

Out[7]:

(734, 1100, 3)

In [5]:

np.max(image), np.min(image) # rgb 컬러는 0~255의 숫자 조합으로 이루어짐

Out[5]:

(255, 0)

이미지를 로드하고 shape 및 min, max를 통해서 이미지의 range 확인

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그래프로 시각화 하기¶

In [9]:

plt.hist(image.ravel(), 256, [0,256])
# ravel() 함수는 numpy값을 1차원 벡터로 변환시키는 것이다. 
plt.show()

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그림 나타내기¶

In [10]:

plt.imshow(image)
plt.show()

---

이미지 흑백으로 열기¶

In [15]:

image_bw = image_pil.convert('L')
image_bw = np.array(image_bw)
image_bw.shape  # ,3 (rgb색상)이 사라졌다. 즉, 흑백으로 변했다는 것이다.

Out[15]:

(734, 1100)

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흑백 이미지 열기¶

In [16]:

# 흑백으로 보이지가 않는다. 
# 수치적으로 value가 높아질 수록 노란색 낮아질 수록 짙은 색으로 표현을 한 것이다. 
plt.imshow(image_bw)
plt.show()

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다른 색상으로 cmap 표현하기¶

gray scale¶

In [18]:

# cmap을 통해서 흑백으로 볼 수 있다.
plt.imshow(image_bw, cmap='gray')
plt.show()

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그 외의 색상¶

RdBu¶

In [10]:

plt.imshow(image_bw, 'RdBu')
plt.show()

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jet¶

In [11]:

plt.imshow(image_bw, 'jet')
plt.show()

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Colorbar 추가하기¶

In [12]:

plt.imshow(image_bw, 'jet')
plt.colorbar()
plt.show()

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이미지 설정¶

이미지 보기 사이즈 조절

In [13]:

plt.figure(figsize=(10, 20))
plt.imshow(image)
plt.show()

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이미지에 제목 추가¶

In [19]:

plt.title("Dog")
plt.imshow(image)
plt.show()

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두번째 이미지 열기¶

In [20]:

path = 'source/cat.jpg'

image_pil = Image.open(path)
cat_image = np.array(image_pil)

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두번쨰 이미지를 첫번째 이미지 모양에 맞추기¶

In [21]:

cat_image.shape

Out[21]:

(183, 275, 3)

In [22]:

plt.imshow(cat_image)
plt.show()

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두번째 이미지 합치기 위한 준비¶

In [28]:

# opencv가 설치 안 되어있으면 설치를 할 필요가 있다. 
!pip install opencv-python  

Requirement already satisfied: opencv-python in c:\users\user\anaconda3\lib\site-packages (4.4.0.42)
Requirement already satisfied: numpy>=1.14.5 in c:\users\user\anaconda3\lib\site-packages (from opencv-python) (1.18.5)

In [31]:

import cv2

cat_image = cv2.resize(cat_image, \
                       (image.shape[1], image.shape[0]))    
                        # dog 사진의 크기와 동일하게 만든다.
                        # opencv에서 shape이 행과 열이 바뀌어 인식되어
                        # [1]->[0] 순서로 shape을 삽입하였다.

image.shape

Out[31]:

(734, 1100, 3)

In [33]:

cat_image.shape # 이미지 크기 변형 확인

Out[33]:

(734, 1100, 3)

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Image 합치기¶

In [34]:

plt.imshow(image, alpha=0.8)
plt.imshow(cat_image, alpha=0.5)
plt.show()

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Subplot¶

In [35]:

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(image)
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.imshow(cat_image)
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(image_bw, 'gray')
plt.show()

In [ ]: