이미지 분할은 이미지를 작은 조각으로 나누는 프로세스를 말합니다. 이는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나입니다. OpenCV-Python은 이미지 분할에 대한 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 OpenCV-Python을 사용하여 이미지를 분할하고 분할된 이미지를 인터랙티브하게 표시하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

먼저, OpenCV-Python 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install opencv-python

이미지 분할 방법

OpenCV-Python은 이미지 분할을 위한 다양한 알고리즘을 제공합니다. 주요 알고리즘 중 하나인 GrabCut 알고리즘을 사용하여 이미지를 분할하는 방법을 알아보겠습니다.

import cv2
import numpy as np

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread('image.jpg')

# 초기 마스크 생성
mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)

# 배경 모델 초기화
bgdModel = np.zeros((1, 65), dtype=np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), dtype=np.float64)

# 전경 객체 정의
rect = (50, 50, 300, 500)

# GrabCut 알고리즘 적용
cv2.grabCut(image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

# 분할된 이미지 표시
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
result = image * mask2[:, :, np.newaxis]

cv2.imshow('Segmented Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드는 이미지를 분할하고 분할된 이미지를 인터랙티브하게 표시하는 단순한 예시입니다. 이미지를 불러오고 초기 마스크를 생성한 후, GrabCut 알고리즘을 사용하여 이미지를 분할합니다. 마지막으로 분할된 이미지를 표시합니다.

실행 결과

위 코드를 실행하면 이미지 분할 결과를 확인할 수 있습니다. 원래 이미지와 분할된 이미지가 인터랙티브하게 표시됩니다.

결론

이미지 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나입니다. OpenCV-Python을 사용하면 이미지를 분할하고 분할된 이미지를 표시하는 다양한 기능을 제공합니다. GrabCut 알고리즘을 사용하여 이미지를 분할하는 방법을 실제 코드를 통해 알아보았습니다. OpenCV-Python을 사용하여 이미지 분할과 관련된 다른 기능들도 많이 있으니 관심이 있다면 더 알아보시기 바랍니다.