Python을 사용하여 이미지에 대해 픽셀 수준 작업을 수행하는 방법

Python을 사용하여 그림에서 픽셀 수준 작업을 수행하는 방법

현대 기술의 발전으로 우리는 그림에 대해 다양한 작업과 처리를 수행해야 하는 경우가 많습니다. 일부 특별한 이미지 처리 요구 사항의 경우 픽셀 수준 작업이 일반적인 방법입니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 이미지에 대해 픽셀 수준 작업을 수행하는 방법과 해당 코드 예제를 소개합니다.

1. 필요한 라이브러리 가져오기
   먼저 일반적으로 사용되는 여러 라이브러리인 PIL(Python Imaging Library), NumPy 및 Matplotlib을 가져와야 합니다. PIL 라이브러리는 Python에서 일반적으로 사용되는 이미지 처리 라이브러리이고, NumPy는 수치 계산을 위한 라이브러리이며, Matplotlib는 차트 및 이미지 그리기를 위한 라이브러리입니다.

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 이미지 열기 및 표시
   PIL 라이브러리의 이미지 모듈을 사용하면 이미지를 쉽게 열고 표시할 수 있습니다. 다음 예제 코드는 "image.jpg"라는 이미지를 열고 창에 표시합니다.

img = Image.open("image.jpg")
img.show()

3. 이미지의 픽셀 값 가져오기
   이미지에 픽셀 수준 작업을 수행하려면 먼저 이미지의 픽셀 값을 가져와야 합니다. PIL 라이브러리의 이미지 모듈을 사용하면 getdata() 메서드를 호출하여 이미지의 픽셀 값을 가져와 NumPy 배열로 변환할 수 있습니다. getdata()方法来获取图像的像素值，并将其转换为NumPy数组。

pixels = np.array(img.getdata()).reshape(img.size[1], img.size[0], 3)

在上面的代码中，getdata()方法返回一个一维数组，其中包含图像的像素值。我们通过reshape()

gray_img = np.mean(pixels, axis=2).astype(np.uint8)
plt.imshow(gray_img, cmap="gray")
plt.show()

위 코드에서 getdata() 메서드는 이미지의 픽셀 값이 포함된 1차원 배열을 반환합니다. reshape() 메소드를 통해 3차원 배열로 변환합니다. 여기서 첫 번째 차원은 이미지의 높이를 나타내고, 두 번째 차원은 이미지의 너비를 나타내고, 세 번째 차원은 이미지의 크기를 나타냅니다. 이미지의 채널 수.
4. 
   
이미지에 대해 픽셀 수준 작업 수행

이미지의 픽셀 값을 얻으면 이에 대해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 픽셀 수준 작업에 대한 샘플 코드입니다.

• 
  
Greyscale

이미지를 회색조로 변환하는 간단한 방법은 각 픽셀의 RGB 값을 평균화하는 것입니다. 다음 코드는 이를 수행하고 결과를 새 창에 표시합니다.

• invert_img = 255 - pixels
  plt.imshow(invert_img)
  plt.show()

  
  
이미지 반전

이미지를 반전시키는 간단한 방법은 각 픽셀의 RGB 값(255에서 현재 값을 뺀 값)을 반전시키는 것입니다. 다음 코드는 이를 수행하고 새 창에 결과를 표시합니다.

• from scipy.ndimage.filters import convolve
  
  kernel = np.array([[1, 2, 1],
                     [2, 4, 2],
                     [1, 2, 1]])
  
  blurred_img = convolve(pixels, kernel)
  plt.imshow(blurred_img.astype(np.uint8))
  plt.show()

  
  
Gaussian Blur

Gaussian Blur는 각 픽셀을 둘러싼 픽셀의 가중 평균을 취하여 얻을 수 있는 일반적인 이미지 흐림 방법입니다. 다음 코드는 이를 수행하고 결과를 새 창에 표시합니다.

5. result_img = Image.fromarray(blurred_img.astype(np.uint8))
   result_img.save("result.jpg")

   
   
처리된 이미지 저장

이미지가 픽셀 수준에서 조작되면 PIL 라이브러리의 이미지 모듈을 사용하여 새 이미지 파일로 저장할 수 있습니다. 다음 코드는 처리된 이미지를 저장하는 방법을 보여줍니다.

rrreee

위 단계를 통해 Python을 사용하여 이미지에 대해 픽셀 수준 작업을 수행하고 결과를 새 이미지 파일로 저장할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 필요에 따라 다양한 픽셀 수준 작업을 사용자 정의하고 코드를 통해 구현할 수도 있습니다. 이 기사가 이미지 처리 분야의 작업과 연구에 도움과 영감을 줄 수 있기를 바랍니다.

요약: 🎜이 문서에서는 Python을 사용하여 이미지에 대해 픽셀 수준 작업을 수행하는 방법을 소개합니다. PIL 라이브러리, NumPy 라이브러리 및 Matplotlib 라이브러리를 가져와서 이미지를 열고 표시합니다. 그런 다음 이미지의 픽셀 값을 얻고 이미지에 대해 회색조, 반전, 가우시안 블러 등 픽셀 수준의 작업을 수행합니다. 마지막으로 처리된 이미지를 저장합니다. 이러한 단계를 통해 이미지를 유연하게 처리하고 다양한 이미지 처리 요구 사항을 구현할 수 있습니다. 🎜

위 내용은 Python을 사용하여 이미지에 대해 픽셀 수준 작업을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!