이미지 인식은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 주제 중 하나입니다. 주피터 노트북을 사용하여 이미지를 읽고 처리하는 방법을 알아보겠습니다.

이미지 불러오기

가장 먼저 필요한 것은 이미지 파일을 불러오는 것입니다. Python의 PIL 모듈을 사용하여 이미지를 불러오고 표시할 수 있습니다.

from PIL import Image

# 이미지 불러오기
image = Image.open('example_image.jpg')

# 이미지 표시
image.show()

이미지 처리

이미지를 처리하여 특정한 패턴이나 물체를 찾을 수 있습니다. 이를 위해 openCV 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

import cv2
import numpy as np

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread('example_image.jpg')

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

# 이미지 표시
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)

이미지 분석

머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 이미지를 분석하고, 특정 물체를 인식할 수 있습니다.

import tensorflow as tf

# 학습된 모델 불러오기
model = tf.keras.models.load_model('image_recognition_model.h5')

# 이미지 분석
predictions = model.predict(image)

# 결과 출력
print(predictions)

이렇게 주피터 노트북을 활용하여 이미지를 불러오고 처리하는 방법을 알아보았습니다.

참고 문헌:

• https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
• https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html