이미지 피라미드(Image Pyramid)는 이미지의 크기를 다양한 해상도로 변화시키는 기술입니다. 이를 통해 이미지를 다양한 크기로 스케일링하고 객체의 크기에 대해 다양한 크기의 검출 창을 적용할 수 있습니다.

Python을 사용한 이미지 피라미드 구현

Python의 OpenCV 라이브러리를 활용하여 이미지 피라미드를 구성할 수 있습니다. 아래의 예제 코드를 통해 이미지 피라미드를 구성하는 방법을 알아보겠습니다.

import cv2

def build_image_pyramid(image, scale_factor=0.5, min_size=(30, 30)):
    # 원본 이미지의 크기 및 해상도 가져오기
    yield image

    while True:
        # 이미지의 크기를 스케일링
        width = int(image.shape[1] * scale_factor)
        height = int(image.shape[0] * scale_factor)
        image = cv2.resize(image, (width, height))

        # 이미지의 크기가 최소 크기보다 작으면 중지
        if width < min_size[0] or height < min_size[1]:
            break

        yield image

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

# 이미지 피라미드 구성
pyramid = build_image_pyramid(image, scale_factor=0.5, min_size=(30, 30))

# 이미지 피라미드의 각 단계에 대해 반복하며 이미지를 표시
for i, pyramid_image in enumerate(pyramid):
    cv2.imshow('Level {}'.format(i), pyramid_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

위의 코드에서는 먼저 build_image_pyramid 함수를 정의하여 이미지 피라미드를 구성합니다. 이 함수는 원본 이미지, 스케일 팩터(scale_factor), 최소 크기(min_size)를 매개변수로 받습니다. yield 문을 사용하여 이미지 피라미드의 각 단계별로 이미지를 반환합니다.

그리고 나서, build_image_pyramid 함수를 호출하여 이미지를 피라미드로 구성합니다. 이때, 원하는 스케일 팩터 및 최소 크기를 지정할 수 있습니다.

마지막으로, 구성된 이미지 피라미드의 각 단계를 반복하며 이미지를 표시하는 코드를 작성합니다. cv2.imshow 함수를 사용하여 이미지를 표시하고, cv2.waitKey(0)과 cv2.destroyAllWindows() 함수를 사용하여 창을 닫을 때까지 대기하고 창을 종료합니다.

결론

Python의 OpenCV를 활용하여 이미지 피라미드를 구성하는 방법을 살펴보았습니다. 이미지 피라미드를 사용하면 다양한 크기의 이미지로 스케일링할 수 있으며, 객체 검출 등의 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다.