[python] Jupyter Notebook에서 이미지 처리 실습 예제
Jupyter Notebook은 데이터 분석 및 시각화를 위한 훌륭한 도구입니다. 특히 이미지 처리와 관련된 작업에도 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 Jupyter Notebook에서 이미지 처리를 수행하는 실습 예제를 제공하겠습니다.
필요한 라이브러리 설치
먼저, 이미지 처리를 위해 필요한 라이브러리들을 설치해야 합니다.
pip install opencv-python
pip install matplotlib
이미지 불러오기 및 표시하기
다음으로, 이미지를 불러와서 Jupyter Notebook에서 표시하는 방법을 살펴보겠습니다.
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# 이미지 불러오기
image_path = 'sample_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
# 이미지 표시
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()
이미지 필터링
이미지 처리 작업 중 하나는 이미지에 다양한 필터를 적용하는 것입니다. 예를 들어, 이미지의 흐림 효과를 주기 위해 가우시안 필터를 적용할 수 있습니다.
# 가우시안 필터 적용
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0)
# 필터 적용된 이미지 표시
plt.imshow(cv2.cvtColor(blurred_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()
이미지 저장하기
마지막으로, 이미지 처리 작업을 마치고 나면 결과 이미지를 저장할 수 있습니다.
# 처리된 이미지 저장
output_path = 'blurred_image.jpg'
cv2.imwrite(output_path, blurred_image)
print(f'이미지가 {output_path}에 저장되었습니다.')
위의 예제를 참고하여 Jupyter Notebook에서 이미지 처리를 실습해 보세요. 추가로 여러 가지 이미지 처리 기술을 적용해보면서 더욱 흥미로운 결과물을 얻을 수 있습니다.