[go] 이미지 플립
이미지 플립은 이미지를 좌우로 뒤집는 기술입니다. 보통 이미지 데이터를 증강(augmentation)하기 위해 사용되며, 머신러닝 및 컴퓨터 비전 프로젝트에서 훈련 데이터를 다양하게 만드는 데 유용합니다.
1. Python의 PIL 라이브러리를 사용한 이미지 플립
Python에서 이미지를 플립하는 가장 간단한 방법은 Pillow(PIL) 라이브러리를 사용하는 것입니다. 아래는 Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지를 좌우로 뒤집는 방법입니다.
from PIL import Image
# 이미지 로드
img = Image.open('input_image.jpg')
# 이미지 플립
flipped_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
# 플립된 이미지 저장
flipped_img.save('flipped_image.jpg')
2. OpenCV 라이브러리를 사용한 이미지 플립
또 다른 방법은 OpenCV 라이브러리를 사용하는 것입니다. OpenCV는 컴퓨터 비전 작업을 위한 강력한 라이브러리로 이미지 처리에 많이 사용됩니다. 아래는 OpenCV를 사용하여 이미지를 좌우로 뒤집는 방법입니다.
import cv2
# 이미지 로드
img = cv2.imread('input_image.jpg')
# 이미지 좌우로 뒤집기
flipped_img = cv2.flip(img, 1)
# 플립된 이미지 저장
cv2.imwrite('flipped_image.jpg', flipped_img)
3. TensorFlow 및 Keras를 사용한 이미지 데이타 증강
머신러닝 프로젝트에서 이미지 플립은 주로 데이터를 다양하게 만들기 위해 사용됩니다. TensorFlow와 Keras를 사용하여 이미지 데이터를 증강하는 방법은 다음과 같습니다.
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
# 이미지 데이타 증강
datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True)
img = plt.imread('input_image.jpg')
img = img.reshape((1,) + img.shape)
# 증강된 이미지 저장
for x, val in zip(datagen.flow(img,
save_to_dir='path_to_save_generated_img',
save_prefix='aug',
save_format='jpeg'),range(10)) :
pass
요약
이미지 플립은 이미지 데이터를 변형하여 다양한 훈련 데이터를 생성하는 데 유용한 기술입니다. Python에서는 Pillow 및 OpenCV, 머신러닝 프로젝트에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용하여 이미지 플립을 간편하게 수행할 수 있습니다.