Pillow은 파이썬에서 이미지 처리를 위한 강력한 라이브러리입니다. 모폴로지 연산은 이미지 처리에서 매우 중요한 작업 중 하나로, 이미지의 형태를 변경하거나 객체를 분리하는 데 사용됩니다. 이번 글에서는 Pillow을 사용하여 모폴로지 연산을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
모폴로지 연산이란?
모폴로지 연산은 이미지의 형태를 변경하는 기법으로, 객체의 크기를 확장하거나 축소하거나 객체 사이의 간격을 조절하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 이미지 세그멘테이션, 객체 검출, 이미지 보정 등 다양한 이미지 처리 작업에 사용됩니다.
Pillow에서의 모폴로지 연산
Pillow에는 모폴로지 연산을 수행하기 위한 다양한 기능들이 제공됩니다. 다음은 가장 일반적으로 사용되는 몇 가지 모폴로지 연산의 예입니다.
팽창(Dilation)
팽창은 객체의 경계를 확장시키는 연산입니다. 객체 주변에 있는 픽셀들을 검사하여, 주변 픽셀들 중 가장 밝은 픽셀값으로 객체를 확장시킵니다. 팽창 연산은 모든 객체를 확장시킴으로써 객체들 사이의 간격을 줄이는 효과를 가지며, 객체를 크게 만들어 세그멘테이션을 개선하는 데 사용됩니다.
from PIL import Image, ImageFilter
# 이미지 불러오기
image = Image.open("input.jpg")
# 팽창 연산 적용
dilated_image = image.filter(ImageFilter.MaxFilter(size=3))
# 결과 이미지 저장
dilated_image.save("output.jpg")
침식(Erosion)
침식은 객체의 경계를 축소시키는 연산입니다. 객체 주변에 있는 픽셀들을 검사하여, 주변 픽셀들 중 가장 어두운 픽셀값으로 객체를 축소시킵니다. 침식 연산은 객체를 작게 만들어 객체들 사이의 간격을 넓히는 효과를 가지며, 노이즈 제거나 객체 분리 작업에 유용합니다.
from PIL import Image, ImageFilter
# 이미지 불러오기
image = Image.open("input.jpg")
# 침식 연산 적용
eroded_image = image.filter(ImageFilter.MinFilter(size=3))
# 결과 이미지 저장
eroded_image.save("output.jpg")
개방 연산(Opening)
개방 연산은 침식 연산을 수행한 후, 다시 팽창 연산을 수행하는 연산입니다. 객체 주변의 작은 노이즈를 제거하고, 객체의 경계를 부드럽게 만듭니다. 개방 연산은 보통 노이즈 제거나 객체 분리 작업에 사용됩니다.
from PIL import Image, ImageFilter
# 이미지 불러오기
image = Image.open("input.jpg")
# 개방 연산 적용
opened_image = image.filter(ImageFilter.MaxFilter(size=3)).filter(ImageFilter.MinFilter(size=3))
# 결과 이미지 저장
opened_image.save("output.jpg")
폐쇄 연산(Closing)
폐쇄 연산은 팽창 연산을 수행한 후, 다시 침식 연산을 수행하는 연산입니다. 작은 구멍을 메우고, 객체들을 서로 연결시킵니다. 폐쇄 연산은 보통 노이즈 제거나 객체 복원 작업에 사용됩니다.
from PIL import Image, ImageFilter
# 이미지 불러오기
image = Image.open("input.jpg")
# 폐쇄 연산 적용
closed_image = image.filter(ImageFilter.MinFilter(size=3)).filter(ImageFilter.MaxFilter(size=3))
# 결과 이미지 저장
closed_image.save("output.jpg")
마무리
이번 글에서는 Pillow 라이브러리를 이용하여 이미지의 모폴로지 연산을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. Pillow의 다양한 모폴로지 연산 기능을 사용하면, 이미지 처리 작업을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. 다른 모폴로지 연산 기법을 사용해보고 싶다면, Pillow의 공식 문서를 참고해보세요. Happy coding!