이미지 처리 작업을 수행할 때 히스토그램 평활화는 매우 유용한 기술입니다. 이미지의 밝기를 조정하고 세부사항을 강조하기 위해 사용됩니다. 이 글에서는 Python과 OpenCV를 사용하여 이미지에서 히스토그램 평활화를 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

히스토그램 평활화란?

히스토그램 평활화는 이미지의 픽셀 밝기 분포를 조정하여 이미지의 전반적인 대비를 향상시키는 기술입니다. 일부 영역이 어둡거나 너무 밝은 이미지에 대해 밝기를 균일하게 조정하여 세부사항이 뚜렷하게 보이도록 만들어줍니다.

OpenCV-Python을 사용한 히스토그램 평활화

Python에서 OpenCV를 사용하여 이미지에서 히스토그램 평활화를 수행하는 것은 매우 간단합니다. 다음은 이를 수행하기 위한 예제 코드입니다:

import cv2

# 이미지를 로드합니다.
image = cv2.imread('input.jpg')

# 그레이스케일로 변환합니다.
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 히스토그램 평활화를 수행합니다.
equalized = cv2.equalizeHist(gray)

# 결과를 출력합니다.
cv2.imshow('Original Image', gray)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드는 다음 단계를 수행합니다:

1. cv2.imread 함수를 사용하여 이미지를 로드합니다.
2. cv2.cvtColor 함수를 사용하여 이미지를 그레이스케일로 변환합니다.
3. cv2.equalizeHist 함수를 사용하여 히스토그램 평활화를 수행합니다.
4. cv2.imshow 함수를 사용하여 원본 이미지와 평활화된 이미지를 출력합니다.

결과 확인

위의 코드를 실행하면 원본 이미지와 히스토그램 평활화된 이미지가 출력됩니다. 히스토그램 평활화된 이미지는 밝기가 더 균일하게 조정되어 세부사항이 뚜렷하게 보일 것입니다.

이렇게 Python과 OpenCV를 사용하여 이미지에서 히스토그램 평활화를 수행할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 이미지의 대비를 개선하여 더 나은 시각적 효과를 얻을 수 있습니다.