이미지 세그멘테이션은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업으로, 이미지의 픽셀을 여러 그룹으로 나누는 과정입니다. 이를 통해 이미지의 객체나 배경을 분리하거나 원하는 영역을 추출할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Python 패키지인 SciPy를 사용하여 이미지 세그멘테이션을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
SciPy 소개
SciPy는 과학 및 엔지니어링 분야에서 다양한 수치 계산 기능을 제공하는 오픈 소스 패키지입니다. 이미지 처리, 신호 처리, 최적화, 통계 분석 등 다양한 기능을 포함하고 있어, 이미지 세그멘테이션에도 유용하게 사용될 수 있습니다.
이미지 로드
먼저, 이미지를 로드해야 합니다. 여기서는 Pillow 패키지를 사용하여 이미지를 로드해보겠습니다.
from PIL import Image
# 이미지 로드
image = Image.open("image.jpg")
이미지 세그멘테이션 수행
SciPy의 ndimage 서브패키지를 사용하여 이미지 세그멘테이션을 수행할 수 있습니다. 여기서는 label 함수를 사용하여 각 픽셀을 그룹화하고, unique 함수를 사용하여 그룹의 개수를 확인해보겠습니다.
from scipy import ndimage
# 이미지를 그레이스케일로 변환
gray_image = image.convert("L")
# 이미지 세그멘테이션 수행
labeled_image, num_labels = ndimage.label(gray_image)
print("그룹의 개수:", num_labels)
위 코드에서는 먼저 이미지를 그레이스케일로 변환합니다. 그리고 label 함수를 사용하여 각 픽셀을 그룹화하고, unique 함수를 사용하여 그룹의 개수를 얻습니다.
결과 확인
이미지 세그멘테이션 결과를 시각화하여 확인할 수 있습니다. 여기서는 Matplotlib 패키지를 사용하여 원본 이미지와 세그멘테이션된 이미지를 함께 표시해보겠습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# 이미지 세그멘테이션 결과 시각화
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(image)
axs[0].set_title("Original Image")
axs[1].imshow(labeled_image)
axs[1].set_title("Segmented Image")
plt.show()
위 코드에서는 imshow 함수를 사용하여 이미지를 표시하고, set_title 함수를 사용하여 각 이미지의 제목을 설정합니다. 그리고 show 함수를 호출하여 이미지를 화면에 표시합니다.
결론
이번 포스트에서는 Python 패키지인 SciPy를 사용하여 이미지 세그멘테이션을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이미지 세그멘테이션은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 사용되는 작업 중 하나로, SciPy를 사용하면 간편하고 효과적으로 이미지를 그룹화할 수 있습니다. 추가적인 기능이나 세부 설정에 대해서는 SciPy의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.