이미지 처리 및 컴퓨터 비전 애플리케이션에서, 경계 검출은 매우 중요한 작업입니다. 경계 검출을 통해 이미지 내의 물체나 특징을 감지하고 추적할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Python의 Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지 경계를 검출하고 추적하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Pillow 라이브러리

Pillow는 Python에서 이미지 처리 작업을 수행하기 위한 강력한 라이브러리입니다. Pillow는 이미지를 불러오고 저장하는 기능을 제공하며, 이미지 조작, 필터 적용, 색상 변환 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

pillow 라이브러리를 설치하려면 다음 명령을 사용하면 됩니다:

pip install pillow

이미지 경계 검출

이미지 경계 검출은 이미지에서 물체의 경계를 찾아내는 작업입니다. Pillow에서는 ImageFilter 모듈을 사용하여 다양한 필터를 적용하여 경계를 검출할 수 있습니다. 예를 들어, FIND_EDGES 필터를 사용하여 이미지의 경계를 검출할 수 있습니다.

다음은 Pillow를 사용하여 이미지의 경계를 검출하는 간단한 예제입니다:

from PIL import Image, ImageFilter

# 이미지 열기
image = Image.open('image.jpg')

# FIND_EDGES 필터 적용
edges = image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

# 경계 검출된 이미지 저장
edges.save('edges.jpg')

위 예제에서, Image.open() 함수를 사용하여 이미지를 열고, FIND_EDGES 필터를 적용한 결과를 edges 변수에 저장합니다. 마지막으로, edges.save() 함수를 사용하여 경계 검출된 이미지를 저장합니다.

이미지 경계 추적

이미지 경계 추적은 경계를 따르는 물체가 움직이는 경로를 추적하는 작업입니다. Pillow에서는 이미지의 경계를 검출한 후, ImageDraw 모듈을 사용하여 추적할 수 있습니다.

다음은 Pillow를 사용하여 이미지 경계를 추적하는 예제입니다:

from PIL import Image, ImageFilter, ImageDraw

# 이미지 열기
image = Image.open('image.jpg')

# FIND_EDGES 필터 적용
edges = image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

# 경계 검출된 이미지를 그레이스케일로 변환
edges_gray = edges.convert('L')

# 경계 추적을 위한 좌표 초기화
start_x, start_y = 0, 0
x, y = start_x, start_y

# 이미지 경계를 추적하기 위한 리스트 생성
boundary = []

# 경계 추적하기
while True:
    pixel = edges_gray.getpixel((x, y))
    
    # 경계에 도달하면 경계 추적을 종료
    if pixel == 255:
        break
    
    # 경계를 경계 리스트에 추가
    boundary.append((x, y))
    
    # 다음 좌표 계산
    x += 1
    
    # 이미지 경계를 벗어나면 다음 행으로 이동
    if x >= edges.width:
        x = 0
        y += 1

위 예제에서, ImageFilter.FIND_EDGES 필터를 적용하여 이미지의 경계를 검출한 후, 이를 그레이스케일로 변환합니다. 그런 다음, 시작 좌표를 설정하고, edges_gray.getpixel() 함수를 사용하여 경계를 따라 좌표를 추적합니다. 경계에 도달하면 추적을 종료하고, 모든 경계 좌표를 boundary 리스트에 저장합니다.

이제 이미지 경계 검출 및 추적에 대해 알게 되었습니다. Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지 처리 작업을 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다.