형태학 변환(Morphological Transformation)은 영상처리 기술 중 하나로, 영상에서 픽셀들의 모양을 변경하는 작업을 말합니다. 이러한 변환은 객체의 크기를 변경하거나 구조적인 특징을 강조하는데 사용됩니다.

scipy 라이브러리는 파이썬에서 과학 및 수학 연산을 수행하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. scipy.ndimage 모듈은 영상 변환 및 처리를 위한 다양한 기능을 제공하기 때문에 형태학 변환을 수행하기에 이상적인 선택입니다.

설치

먼저, scipy 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 커맨드를 사용하면 설치할 수 있습니다:

pip install scipy

형태학 변환 함수

scipy.ndimage 모듈은 다양한 형태학 변환 함수를 제공합니다. 몇 가지 중요한 함수를 살펴보겠습니다:

• binary_erosion: 입력 이진 이미지에 대한 침식 연산 수행
• binary_dilation: 입력 이진 이미지에 대한 팽창 연산 수행
• binary_opening: 입력 이진 이미지에 대해 열림 연산 수행
• binary_closing: 입력 이진 이미지에 대해 닫힘 연산 수행
• binary_hit_or_miss: 입력 이진 이미지에 대해 hit-or-miss 연산 수행

예제

이제, scipy.ndimage를 사용하여 형태학 변환을 수행하는 간단한 예제를 살펴봅시다. 아래의 코드는 입력 이미지에 대해 침식 및 팽창 연산을 수행하는 방법을 보여줍니다:

import numpy as np
from scipy import ndimage

# 입력 이미지 생성
input_image = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
                       [0, 1, 1, 1, 0],
                       [0, 1, 1, 1, 0],
                       [0, 1, 1, 1, 0],
                       [0, 0, 0, 0, 0]])

# 침식 연산 수행
eroded_image = ndimage.binary_erosion(input_image)

# 팽창 연산 수행
dilated_image = ndimage.binary_dilation(input_image)

# 결과 출력
print("Input Image:")
print(input_image)
print("Eroded Image:")
print(eroded_image)
print("Dilated Image:")
print(dilated_image)

위의 코드를 실행하면 입력 이미지에 대한 침식 및 팽창 연산의 결과가 출력됩니다.

형태학 변환은 영상처리에서 매우 유용한 작업입니다. scipy를 사용하면 파이썬에서 간단하고 효과적으로 형태학 변환을 수행할 수 있습니다.

더 많은 형태학 변환 함수와 옵션에 대해서는 scipy.ndimage 모듈의 공식 문서를 참조하세요.