OpenCV-Python은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 블로그 포스트에서는 OpenCV-Python을 사용하여 이미지를 튜닝하고 화질을 개선하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

이미지 읽기와 표시하기

먼저, OpenCV-Python을 사용하여 이미지를 읽고 표시하는 방법을 알아보겠습니다. 아래 코드는 이미지를 읽어와서 OpenCV 창에 표시하는 코드입니다.

import cv2

# 이미지를 읽어옵니다.
image = cv2.imread('image.jpg')

# 이미지를 표시합니다.
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드에서 imread() 함수는 이미지 파일을 읽어와 NumPy 배열로 반환합니다. imshow() 함수는 이미지를 OpenCV 창에 표시합니다. waitKey(0)는 사용자가 아무 키나 누를 때까지 창을 열어 놓은 상태로 유지하는 역할을 합니다. 마지막으로 destroyAllWindows() 함수는 모든 OpenCV 창을 닫습니다.

색 공간 변환

시작하기 전에, 이미지의 색 공간을 변환하여 분석과 처리를 쉽게 할 수 있는 경우가 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 색 공간 변환이 바로 RGB에서 그레이스케일로 변환하는 것입니다.

아래 코드는 이미지를 그레이스케일로 변환하여 표시하는 코드입니다.

import cv2

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

# 그레이스케일 이미지를 표시합니다.
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()