이미지 스케일링은 이미지를 특정 범위로 변환하는 방법입니다. 예를 들어, 0-255의 픽셀 값 범위를 0-1로 조정하여 이미지를 정규화 할 수 있습니다. 이는 이미지 처리나 기계 학습과 같은 작업에서 유용한 전처리 단계입니다.

이번 예제에서는 Seaborn 라이브러리를 사용하여 이미지 스케일링 결과를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

모듈 가져오기

Seaborn과 이미지 처리에 사용할 Pillow 라이브러리를 가져옵니다. 다음과 같이 모듈을 불러옵니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

이미지 불러오기

이미지를 불러와서 Pillow를 통해 이미지 객체로 변환합니다.

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

이미지 스케일링

불러온 이미지를 스케일링하여 정규화한 후에는 이미지 객체를 다시 numpy 배열로 변환합니다.

scaled_image = sns.color_palette("husl", as_cmap=True)(image)

시각화

스케일링된 이미지를 시각화합니다. plt.imshow 함수를 사용하여 이미지를 표시합니다.

plt.imshow(scaled_image)
plt.axis("off")
plt.show()

전체 예제 코드

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

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

# 이미지 스케일링
scaled_image = sns.color_palette("husl", as_cmap=True)(image)

# 시각화
plt.imshow(scaled_image)
plt.axis("off")
plt.show()

이렇게하면 Seaborn을 사용하여 이미지의 스케일링 결과를 시각화할 수 있습니다. 스케일링된 이미지를 사용하면 이미지에 있는 패턴이 더욱 두드러지고 분석하기 쉬워집니다.