[python] 파이썬으로 구현하는 자동화된 이미지 및 비디오 처리

11 Dec 2023

python

이미지 및 비디오 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 주제입니다. 파이썬은 강력한 이미지 처리 및 비디오 처리 도구들을 제공하여 이러한 작업을 자동화할 수 있습니다. 본 블로그에서는 파이썬을 사용하여 자동화된 이미지 및 비디오 처리를 구현하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

이미지 처리

이미지 로드 및 표시

먼저, 파이썬에서 이미지를 로드하고 표시하는 방법을 알아보겠습니다. matplotlib 라이브러리를 사용하여 이미지를 로드하고 표시할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

# 이미지 로드
img = mpimg.imread('image.jpg')

# 이미지 표시
plt.imshow(img)
plt.axis('off')  # 축 제거
plt.show()

이미지 처리 연산

OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지 처리 연산을 수행할 수 있습니다. 다음은 이미지를 그레이스케일로 변환하고 가장자리 감지를 수행하는 예제입니다.

import cv2

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

# 그레이스케일로 변환
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 가장자리 감지
edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)

# 결과 표시
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.imshow('Edges', edges)

비디오 처리

비디오 재생

비디오를 재생하고 처리하기 위해서는 OpenCV 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

import cv2

# 비디오 로드
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 비디오 재생
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    cv2.imshow('Video', frame)
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

비디오 처리 연산

비디오에 대해 이미지 처리 연산을 수행할 수도 있습니다. 다음은 비디오에서 움직이는 물체를 감지하는 예제입니다.

import cv2

# 비디오 로드
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 물체 감지
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 움직이는 물체 감지 알고리즘 수행

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

이처럼 파이썬을 사용하여 이미지 및 비디오 처리를 자동화하는 방법에 대해 살펴보았습니다. 파이썬은 matplotlib 및 OpenCV를 비롯한 다양한 라이브러리를 활용하여 이미지 및 비디오 처리 작업을 더욱 간편하게 수행할 수 있습니다.