파이썬에서 OpenCV를 사용하여 이미지 처리하기

17 Oct 2023

python

이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 한다. 파이썬에서는 OpenCV(Open Source Computer Vision) 라이브러리를 사용하여 이미지를 로드하고, 변환하고, 분석할 수 있다. 이번 포스팅에서는 파이썬에서 OpenCV를 사용하여 기본적인 이미지 처리를 수행하는 방법에 대해 알아보겠다.

1. OpenCV 설치하기

OpenCV를 사용하기 위해 먼저 설치해야 한다. 파이썬용 OpenCV는 pip 패키지 관리자를 통해 간편하게 설치할 수 있다. 아래의 명령어를 사용하여 OpenCV를 설치할 수 있다.

pip install opencv-python

2. 이미지 로드하기

OpenCV를 사용하여 이미지를 로드하는 것은 매우 간단하다. 아래의 코드는 cv2.imread() 함수를 사용하여 이미지를 로드하는 예제이다.

import cv2

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

# 이미지 확인
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 이미지 변환하기

OpenCV를 사용하면 다양한 이미지 변환 작업을 할 수 있다. 아래의 코드는 이미지를 회전하는 예제이다.

import cv2

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

# 이미지 회전
rotated = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

# 변환된 이미지 확인
cv2.imshow('Rotated Image', rotated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4. 이미지 분석하기

OpenCV를 사용하여 이미지를 분석할 수도 있다. 아래의 코드는 이미지에서 얼굴을 인식하는 예제이다.

import cv2

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

# 인식을 위한 분류기 로드
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 얼굴 인식
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 인식된 얼굴 표시
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 분석된 이미지 확인
cv2.imshow('Analyzed Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드에서 haarcascade_frontalface_default.xml은 얼굴을 인식하기 위한 분류기 파일이다. OpenCV 공식 GitHub 저장소에서 다운로드 받을 수 있다.

이번 포스팅에서는 파이썬에서 OpenCV를 사용하여 이미지 처리를 수행하는 방법에 대해 알아보았다. OpenCV는 다양한 이미지 처리 작업을 지원하므로, 더욱 깊이있는 연구를 통해 다양한 기능을 익힐 수 있다.

#python #imageprocessing