[파이썬] Pillow 다중 이미지에서 특징점 매칭하기

07 Sep 2023

Pillow

이미지 처리는 컴퓨터 비전과 인공지능 분야에서 매우 중요한 요소입니다. 특히, 다중 이미지에서 특징점 매칭은 객체 식별, 영상 매칭, 모션 추적 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

Python의 Pillow 라이브러리는 이미지 처리에 유용한 다양한 기능을 제공합니다. 이번 블로그에서는 Pillow를 사용하여 다중 이미지에서 특징점을 찾고 매칭하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치하기

먼저, Pillow 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 Pillow를 설치할 수 있습니다.

pip install Pillow

다중 이미지로부터 특징점 추출하기

Pillow를 사용하여 다중 이미지로부터 특징점을 추출하는 첫 번째 단계는 Image 객체를 생성하는 것입니다. 다음은 이미지 파일의 경로를 사용하여 Image.open() 함수를 호출하여 이미지를 열고 Image 객체를 생성하는 예시입니다.

from PIL import Image

image_path = "image.jpg"
image = Image.open(image_path)

Image 객체를 생성한 후, image 변수에 해당 이미지를 할당합니다.

특징점을 추출하기 위해 Image 객체에 대해 다양한 메서드를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, image 객체의 convert() 메서드를 사용하여 이미지를 흑백으로 변환할 수 있습니다.

gray_image = image.convert("L")

특징점 추출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘입니다. SIFT 알고리즘은 이미지의 크기 및 회전 변환에 대해 강인한 특징점을 추출하는 방법입니다.

Pillow는 기본적으로 SIFT 알고리즘을 제공하지 않지만, OpenCV와 numpy 라이브러리와 함께 사용하여 SIFT 특징점을 추출할 수 있습니다. OpenCV와 numpy를 설치하고 다음 예시 코드를 사용하여 특징점을 추출할 수 있습니다.

import cv2
import numpy as np

# 이미지를 numpy 배열로 변환
image_np = np.array(gray_image)

# SIFT 알고리즘을 사용하여 특징점 추출
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image_np, None)

위의 코드는 gray_image를 numpy 배열로 변환한 후, cv2.xfeatures2d.SIFT_create()를 사용하여 SIFT 객체를 생성합니다. 그런 다음, detectAndCompute() 메서드를 사용하여 특징점과 디스크립터를 추출합니다.

다중 이미지에서 특징점 매칭하기

특징점을 추출하고 나면, 다른 이미지들과의 특징점 매칭을 수행할 수 있습니다. Pillow는 이미지를 이용하여 특징점을 매칭하는 기능을 제공하지 않으므로, OpenCV의 BFMatcher를 사용하여 특징점을 매칭할 수 있습니다.

다음은 BFMatcher를 사용하여 특징점을 매칭하는 예시 코드입니다.

matcher = cv2.BFMatcher()
matches = matcher.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k=2)

# 특징점 매칭 결과 필터링
good_matches = []
for m, n in matches:
    # 첫 번째 거리가 두 번째 거리의 0.75배보다 작을 경우
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append(m)

위의 코드는 cv2.BFMatcher()를 사용하여 BFMatcher 객체를 생성하고, descriptors1과 descriptors2를 매칭합니다. 매칭 후, 거리 필터링을 수행하여 유효한 매칭 결과를 얻습니다.

마무리

이번 블로그에서는 Pillow를 사용하여 다중 이미지에서 특징점을 추출하고 매칭하는 방법을 알아보았습니다. 이미지 처리와 컴퓨터 비전에 대한 더 자세한 내용은 Pillow와 OpenCV의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다. 다양한 이미지 처리 기술을 응용하여 실제 응용 프로그램을 개발해보세요!