히스토그램 평활화(Histogram Equalization)는 이미지의 픽셀 밝기 분포를 조정하여 색상 대비를 개선하는 기술입니다. 이 기술을 사용하면 어두운 영역과 밝은 영역의 세부 사항을 더 잘 볼 수 있게 되며, 이미지의 시각적 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이번 포스트에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 이미지에서 히스토그램 평활화를 적용하는 방법을 알아보겠습니다.

1. OpenCV 설치하기

먼저, OpenCV를 설치해야 합니다. 파이썬 환경에서 OpenCV를 사용하려면 다음 명령을 사용하여 OpenCV 패키지를 설치합니다.

pip install opencv-python

2. 이미지 불러오기

이미지를 불러오기 위해 OpenCV의 imread() 함수를 사용합니다. 아래는 예시 이미지를 불러오는 코드입니다.

import cv2

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

3. 히스토그램 평활화 적용하기

히스토그램 평활화를 적용하기 위해 OpenCV의 equalizeHist() 함수를 사용합니다. 이 함수는 입력 이미지의 히스토그램을 평활화하여 결과 이미지를 반환합니다.

import cv2

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

# 히스토그램 평활화 적용
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

4. 결과 이미지 저장하기

히스토그램 평활화를 적용한 결과 이미지를 저장하기 위해 OpenCV의 imwrite() 함수를 사용합니다. 아래는 결과 이미지를 저장하는 코드입니다.

import cv2

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

# 히스토그램 평활화 적용
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

# 결과 이미지 저장
cv2.imwrite('equalized.jpg', equalized_image)

결론

이번 포스트에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 이미지에서 히스토그램 평활화를 적용하는 방법을 알아보았습니다. 히스토그램 평활화를 사용하면 이미지의 색상 대비를 개선하여 시각적 품질을 향상시킬 수 있습니다. OpenCV의 다양한 함수와 기능을 활용하면 이미지 처리에 많은 도움이 될 것입니다.

이 포스트의 전체 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

#opencv #이미지처리