[python] Jupyter Notebook에서 이미지 처리 라이브러리 (pillow, opencv 등) 사용하기
Jupyter Notebook은 이미지 처리와 관련된 작업을 쉽게 수행할 수 있는 훌륭한 환경입니다. 다양한 이미지 처리 작업을 수행하기 위해 Pillow와 OpenCV와 같은 이미지 처리 라이브러리를 쉽게 사용할 수 있습니다.
Pillow 라이브러리 활용하기
Pillow는 파이썬 이미지 라이브러리로, 이미지 처리 및 조작을 위한 다양한 기능을 제공합니다. Jupyter Notebook에서 Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지를 로드하고 조작하는 방법을 살펴보겠습니다.
from PIL import Image
# 이미지 로드
image = Image.open('example.jpg')
# 이미지 크기 조정
resized_image = image.resize((200, 200))
# 이미지 저장
resized_image.save('resized_image.jpg')
위의 예제에서는 Pillow의 Image 모듈을 사용하여 이미지를 로드하고 크기를 조정한 다음, 새로운 파일로 저장하는 방법을 보여줍니다.
OpenCV 라이브러리 활용하기
OpenCV는 컴퓨터 비전을 위한 오픈소스 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 소프트웨어 라이브러리입니다. Jupyter Notebook에서 OpenCV를 사용하여 이미지를 처리하는 방법을 살펴보겠습니다.
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 이미지 로드
image = cv2.imread('example.jpg')
# 이미지 보기
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()
위의 예제에서는 OpenCV를 사용하여 이미지를 로드하고 Matplotlib를 활용하여 이미지를 보여주는 방법을 보여줍니다.
이처럼 Jupyter Notebook에서 Pillow와 OpenCV와 같은 이미지 처리 라이브러리를 사용하여 다양한 이미지 처리 및 분석 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.