이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요합니다. OpenCV-Python은 이미지 처리 작업을 할 때 편리한 기능과 도구를 제공합니다. 이번 블로그에서는 OpenCV-Python을 사용하여 이미지 병합과 블렌딩을 진행하는 방법을 살펴보겠습니다.

이미지 병합

이미지 병합은 두 개 이상의 이미지를 합쳐 하나의 이미지로 만드는 작업입니다. 이미지 병합을 위해 cv2.add() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 두 개의 이미지에 대한 픽셀 간 합을 계산합니다.

import cv2

# 이미지 파일 로드
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 이미지 병합
merged_image = cv2.add(image1, image2)

# 결과 이미지 저장
cv2.imwrite('merged_image.jpg', merged_image)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow('Merged Image', merged_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 예제는 image1.jpg와 image2.jpg 두 개의 이미지를 병합하여 merged_image.jpg로 저장하고 화면에도 출력하는 방법을 보여줍니다.

이미지 블렌딩

이미지 블렌딩은 두 개의 이미지를 부드럽게 합치는 작업입니다. 이미지 블렌딩을 위해 cv2.addWeighted() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 두 개의 이미지를 가중치를 고려하여 합쳐줍니다.

import cv2

# 이미지 파일 로드
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 이미지 블렌딩
blended_image = cv2.addWeighted(image1, 0.5, image2, 0.5, 0)

# 결과 이미지 저장
cv2.imwrite('blended_image.jpg', blended_image)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow('Blended Image', blended_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 예제는 image1.jpg와 image2.jpg 두 개의 이미지를 가중치를 고려하여 블렌딩하여 blended_image.jpg로 저장하고 화면에도 출력하는 방법을 보여줍니다. cv2.addWeighted() 함수의 다섯 번째 인자는 블렌딩할 투명도를 의미합니다.

이상으로 OpenCV-Python을 사용한 이미지 병합 및 블렌딩에 대해 알아보았습니다. 이러한 기능을 활용하면 다양한 이미지 처리 작업을 수행할 수 있습니다. OpenCV-Python을 활용하여 좀 더 복잡한 이미지 처리 작업을 진행해보세요.