지금까지 Pillow 라이브러리는 Python에서 이미지 처리 및 변환 작업을 수행하는 데 매우 유용한 도구입니다. Pillow는 이미지를 로드하고 저장하는 기능뿐만 아니라, 크기 조정, 자르기, 필터 적용 등 다양한 이미지 처리 기능을 제공합니다. 이 블로그 포스트에서는 Pillow를 사용하여 이미지 처리 및 변환을 수행하는 몇 가지 예시를 살펴보겠습니다.

1. 이미지 로드 및 저장

가장 기본적인 작업으로, Pillow를 사용하여 이미지를 로드하고 저장할 수 있습니다. 다음은 이미지를 로드하고 저장하는 간단한 예제 코드입니다.

from PIL import Image

# 이미지 로드
image = Image.open("image.jpg")

# 이미지 저장
image.save("output.jpg")

위의 코드에서 Image.open() 함수를 사용하여 이미지를 로드하고, save() 메서드를 사용하여 이미지를 저장합니다. 이미지의 경로와 저장할 경로를 지정해주면 됩니다.

2. 이미지 크기 조정

Pillow를 사용하면 이미지의 크기를 조정하는 것도 매우 간단합니다. 다음은 이미지의 크기를 조정하는 예시 코드입니다.

from PIL import Image

# 이미지 로드
image = Image.open("image.jpg")

# 이미지 크기 조정
resized_image = image.resize((500, 500))

# 크기 조정된 이미지 저장
resized_image.save("resized_image.jpg")

resize() 메서드를 사용하여 이미지의 너비와 높이를 지정해줍니다. 위의 코드에서는 이미지를 가로 500px, 세로 500px 크기로 조정하고 저장하였습니다.

3. 이미지 필터 적용

Pillow를 사용하면 이미지에 다양한 필터를 적용할 수도 있습니다. 다음은 이미지에 흑백 필터를 적용하는 예시 코드입니다.

from PIL import ImageFilter

# 이미지 로드
image = Image.open("image.jpg")

# 필터 적용
filtered_image = image.convert("L")

# 필터 적용된 이미지 저장
filtered_image.save("filtered_image.jpg")

convert() 메서드를 사용하여 이미지를 흑백으로 변환합니다. 위의 코드에서는 "L"을 사용하여 그레이스케일 이미지로 변환하고 저장하였습니다.

마무리

Pillow는 Python에서 이미지 처리 및 변환 작업을 수행하기 위한 강력한 도구입니다. 이 블로그 포스트에서는 이미지 로드 및 저장, 이미지 크기 조정, 이미지 필터 적용 작업을 예시 코드와 함께 살펴보았습니다. Pillow를 사용하여 이미지 처리와 변환 작업을 수행해보세요!