scikit-learn은 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리로, 이미지 처리 분야에서도 다양한 기능을 제공합니다. 이번 포스트에서는 scikit-learn을 사용하여 컬러 히스토그램을 추출하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

컬러 히스토그램이란?

컬러 이미지에서 각 채널의 픽셀 값 분포를 나타내는 그래프를 컬러 히스토그램이라고 합니다. 이를 통해 이미지의 컬러 분포를 쉽게 알 수 있고, 컬러 특성에 기반한 이미지 처리 작업에 활용할 수 있습니다.

scikit-learn에서의 컬러 히스토그램 추출

scikit-learn에서는 skimage 패키지를 사용하여 컬러 히스토그램을 추출할 수 있습니다. 아래는 scikit-learn으로 컬러 히스토그램을 추출하는 간단한 예제 코드입니다.

from skimage import io
from skimage.feature import histogram

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

# RGB 이미지를 채널별로 분리
red_channel = image[:, :, 0]
green_channel = image[:, :, 1]
blue_channel = image[:, :, 2]

# 각 채널의 히스토그램 계산
red_hist = histogram(red_channel, nbins=256)
green_hist = histogram(green_channel, nbins=256)
blue_hist = histogram(blue_channel, nbins=256)

# 히스토그램을 하나의 배열로 합치기
histogram = np.concatenate((red_hist[0], green_hist[0], blue_hist[0]))

# 결과 출력
print(histogram)

위 코드에서는 skimage 패키지의 io 모듈로 이미지를 로드하고, 이미지를 RGB 채널로 분리합니다. 그 후 histogram 함수를 사용하여 각 채널의 히스토그램을 계산하고, 마지막으로 세 개의 히스토그램을 하나의 배열로 합치는 작업을 수행합니다.

결론

scikit-learn을 사용하여 컬러 히스토그램을 추출하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이는 이미지 처리 작업에서 컬러 특성을 활용할 때 유용하게 사용될 수 있습니다. scikit-learn은 다양한 기능을 제공하므로, 더욱 다양한 이미지 처리 작업에 활용해 볼 수 있습니다.

참고 자료

• scikit-learn 공식 문서: scikit-learn.org
• skimage 공식 문서: scikit-image.org