[python] 파이썬을 사용한 이미지 분할 및 분할

05 Dec 2023

python

이미지 분할 및 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 작업입니다. 파이썬은 OpenCV와 PIL(Python Imaging Library)과 같은 라이브러리를 사용하여 이미지를 다루고 처리할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 이미지를 분할하고 분할하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 이미지 분할하기

이미지 분할은 이미지를 작은 부분으로 나누는 과정을 의미합니다. 이를 통해 이미지에서 원하는 부분을 추출하거나 특정 객체를 감지하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 OpenCV와 PIL을 설치합니다.

pip install opencv-python
pip install Pillow

이제 다음과 같이 파이썬 코드를 작성하여 이미지를 분할할 수 있습니다.

import cv2

# 이미지 파일 읽어오기
image = cv2.imread('image.jpg')

# 이미지를 4등분하여 분할
height, width, _ = image.shape
sub_height = height // 2
sub_width = width // 2

sub_images = []
sub_images.append(image[0:sub_height, 0:sub_width])
sub_images.append(image[0:sub_height, sub_width:width])
sub_images.append(image[sub_height:height, 0:sub_width])
sub_images.append(image[sub_height:height, sub_width:width])

# 분할된 이미지 저장
for i, sub_image in enumerate(sub_images):
    cv2.imwrite(f'sub_image_{i}.jpg', sub_image)

위의 코드는 image.jpg 파일을 4등분하여 sub_image_0.jpg, sub_image_1.jpg, sub_image_2.jpg, sub_image_3.jpg로 저장하는 예제입니다. 각각의 부분 이미지는 원본 이미지의 1/4 크기입니다.

2. 이미지 분할하기 사용 예제

이미지 분할을 실제로 활용하는 예제를 살펴보겠습니다. 아래의 코드는 분할된 이미지 중에서 가장 밝기가 높은 부분을 찾아내는 예제입니다.

import cv2
import numpy as np

# 이미지 파일 읽어오기
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 이미지를 4등분하여 분할
height, width = image.shape
sub_height = height // 2
sub_width = width // 2

sub_images = []
sub_images.append(image[0:sub_height, 0:sub_width])
sub_images.append(image[0:sub_height, sub_width:width])
sub_images.append(image[sub_height:height, 0:sub_width])
sub_images.append(image[sub_height:height, sub_width:width])

# 분할된 이미지 중 가장 밝기가 높은 부분 찾기
max_brightness = -1
max_brightness_index = -1

for i, sub_image in enumerate(sub_images):
    brightness = np.mean(sub_image)
    if brightness > max_brightness:
        max_brightness = brightness
        max_brightness_index = i

# 가장 밝기가 높은 부분의 좌표 계산
if max_brightness_index == 0:
    x, y = 0, 0
elif max_brightness_index == 1:
    x, y = sub_width, 0
elif max_brightness_index == 2:
    x, y = 0, sub_height
else:
    x, y = sub_width, sub_height

# 원본 이미지에 가장 밝기가 높은 부분 표시
result_image = cv2.rectangle(image, (x, y), (x + sub_width, y + sub_height), 255, 2)

# 결과 이미지 저장
cv2.imwrite('result_image.jpg', result_image)

위의 코드는 image.jpg 파일을 4등분하여 부분 이미지 중 밝기가 가장 높은 부분을 찾아내고, 그 부분을 원본 이미지에 사각형으로 표시한 뒤 result_image.jpg로 저장하는 예제입니다.

결론

이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 이미지를 분할하고 분할하는 방법에 대해 다뤄보았습니다. 이미지 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 다양한 분야에 활용되는 중요한 작업 중 하나입니다. 파이썬과 OpenCV, PIL 라이브러리를 활용하여 이미지 분할을 자유롭게 수행해보세요!