Python opencv 이용하여 이미지 출력 하는 방법

 안녕하세요, Davey입니다. 오늘 포스팅할 내용은 python의 opencv 라이브러리를 이용하여 이미지 출력하는 방법에 대해서 설명 드리도록 하겠습니다. 이미지를 로딩하고 변화시키는 부분까지 설명 드리도록 하겠습니다. 

 

 

 

1. opencv를 통해서 이미지 출력하기 

: 일단 opencv를 이용하여 기본적으로 할 수 있는 일은 이미지를 출력하는 것입니다. 그래서 일단 초심자의 마음으로 이미지를 출력하는 방법에 대해서 한 번 설명 드릴려고 합니다. 일단 라이브러리를 선언을 합니다. 

 

import cv2

 

- 기존에 opencv가 설치가 되어 있어야 한다는 전제입니다. 혹시 설치가 되지 않았다면 아래 포스팅을 참조하여 opencv의 정의와 설치 방법에 대해서 참조 하고 오시면 더 이해가 빠르실거라고 생각합니다. 

 

[파이썬 프로그래밍 + Davey식 파이썬 강좌] 파이썬 Python opencv 설명 + opencv 설치 하기

[파이썬 프로그래밍 + Davey식 파이썬 강좌] 파이썬 Python opencv 설명 + opencv 설치 하기

- 라이브러리를 선언을 잘 하셨다면 아래 Main Code를 입력을 하시면 됩니다. 각 코드에 맞춰서 설명을 기술하였으니 이해가 되지 않는 부분은 참조 하시면 될 거 같습니다. 

#라이브러리 선언
import cv2

#해당 이미지를 읽어서 test_img 변수에 입력함
test_img =cv2.imread('001.png', cv2.IMREAD_COLOR)

#팝업 창의 윈도우 타이블을 설정합니다. 
cv2.namedWindow('test title')

#보여줄 해당 이미지를 변수로 받아서 보여줌
cv2.imshow('test title',test_img)

#아무키나 누르면 닫아질 수 있게 화면이 사라지지 않고 기다립니다.
cv2.waitKey(0)

 

- 아래 이미지는 실제 제가 파이참에서 코드를 입력한 창입니다. 그냥 참조만 하시면 될 거 같습니다. 

 

- 위 코드를 실행을 시켜 보면 아래와 같이 결과 값이 출력이 되는 걸 확인 하실 수 있습니다. 아! 여기에서 필수적으로 해야하는 사항이 이미지 파일에 대한 위치를 잘 입력을 하셔야 합니다. 저는 001.png 파일이 py 파일과 동일한 폴더에 있었기 때문에 001.png 파일 앞에 아무것도 경로를 지정하지 않았습니다. 이 점 참조 하세요.

 

추가적으로 관련 속성 값은 아래 사항 참조 부탁 드립니다. 

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cv2.IMREAD_UNCHANGED : 원본 사용

cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 1 채널, 그레이스케일 적용

cv2.IMREAD_COLOR : 3 채널, BGR 이미지 사용

cv2.IMREAD_ANYDEPTH : 이미지에 따라 정밀도를 16/32비트 또는 8비트로 사용

cv2.IMREAD_ANYCOLOR : 가능한 3 채널, 색상 이미지로 사용

cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 : 1 채널, 1/2 크기, 그레이스케일 적용

cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 : 1 채널, 1/4 크기, 그레이스케일 적용

cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 : 1 채널, 1/8 크기, 그레이스케일 적용

cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2 : 3 채널, 1/2 크기, BGR 이미지 사용

cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4 : 3 채널, 1/4 크기, BGR 이미지 사용

cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_8 : 3 채널, 1/8 크기, BGR 이미지 사용

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2. 맺음말

: 이번 포스팅은 python의 opencv 라이브러리를 이용하여 이미지를 불러서 보여주는 방법에 대해서 설명 드렸습니다. "에이 간단하네" 라고 생각하시는데 이 opencv를 이용해서 이미지 인식 그리고 그 이후 딥러닝에 초석을 다지는 거라고 생각하시면 가슴이 뛰실 거라고 생각합니다. 아! 그리고 만약 위 코드를 이용해서 출력을 해 보시면 이미지가 너무 크게 나오는 것을 확인 하실 수 있습니다. 이를 보완하기 위해서 크기 조절에 대해서 다음 포스팅에 다루도록 하겠습니다. 

 

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