이미지 처리는 컴퓨터 비전, 그래픽스, 인공지능 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. Python은 이미지 처리를 위한 다양한 라이브러리를 제공하고 있으며, 그 중 가장 인기있는 라이브러리인 OpenCV와 PIL에 대해 알아보겠습니다.

1. OpenCV (Open Source Computer Vision)

OpenCV는 실시간 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. C++, Python, Java 등 다양한 언어에서 사용할 수 있으며, 이미지 및 비디오 처리, 객체 감지, 얼굴 인식 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

주요 기능:

• 이미지 로딩 및 저장
• 이미지 변환 (크기 조정, 회전, 변형)
• 이미지 필터링 (Blur, Sharpen, Edge detection 등)
• 객체 탐지
• 얼굴 인식

import cv2

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

# 이미지 크기 조정
resized_image = cv2.resize(image, (800, 600))

# 이미지 저장
cv2.imwrite('resized_image.jpg', resized_image)

2. PIL (Python Imaging Library)

PIL은 이미지 처리를 위한 파이썬 라이브러리로, 이미지의 픽셀 조작, 이미지 형식 변환, 이미지 필터링 등 다양한 기능을 제공합니다. PIL은 Python 2.x 버전에서는 PIL로 알려져 있었지만, Python 3.x 버전부터는 Pillow라는 이름으로 대체되었습니다.

주요 기능:

• 이미지 로딩 및 저장
• 이미지 형식 변환 (JPEG, PNG, GIF 등)
• 이미지 픽셀 조작
• 이미지 필터링 (Blur, Sharpen, Edge detection 등)

from PIL import Image

# 이미지 로딩
image = Image.open('image.jpg')

# 이미지 크기 조정
resized_image = image.resize((800, 600))

# 이미지 저장
resized_image.save('resized_image.jpg')

두 라이브러리 모두 이미지 처리를 위한 다양한 기능을 제공하지만, OpenCV는 주로 실시간 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 사용되고, PIL은 단일 이미지 처리 작업에 더 적합합니다. 사용 목적에 따라 적합한 라이브러리를 선택하여 이미지 처리 작업을 수행하면 됩니다.

참고 자료

• OpenCV 공식 사이트: https://opencv.org/
• Pillow 공식 사이트: https://python-pillow.org/