[OpenCV] OpenCV를 이용한 실습 (Matplotlib을 사용하여 불러오기)

OpenCV를 이용한 실습 (Matplotlib을 사용하여 불러오기)

개요

이번 포스팅에서는 Python의 Matplotlib 라이브러리를 활용해 컬러 사진과 흑백 사진을 출력하는 방법을 알아봅니다.
또한, 두 가지 이미지를 동시에 출력하는 방법도 소개합니다.

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1. Matplotlib 설치

OpenCV와 함께 Matplotlib을 사용하려면 Matplotlib 패키지를 설치해야 합니다.

pip install matplotlib

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2. 컬러 영상 출력하기

컬러 영상을 출력하려면 영상 데이터가 RGB 순서여야 합니다.
하지만 cv2.imread()로 이미지를 불러오면 BGR 순서로 불러오기 때문에, cv2.cvtColor()를 사용하여 BGR을 RGB로 변환합니다.

2-1. 컬러 영상 출력 코드

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

# 컬러 영상 읽기 및 BGR -> RGB 변환
imgBGR = cv2.imread('cat.bmp')
imgRGB = cv2.cvtColor(imgBGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.axis('off')  # 눈금 제거
plt.imshow(imgRGB)
plt.show()

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3. 그레이스케일 영상 출력하기

plt.imshow() 함수에서 컬러맵을 설정하여 그레이스케일 영상을 출력합니다.

• 컬러맵 설정: cmap='gray'

3-1. 그레이스케일 영상 출력 코드

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

# 그레이스케일 영상 읽기
imgGray = cv2.imread('assets/cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

plt.axis('off')
plt.imshow(imgGray, cmap='gray')
plt.show()

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4. 컬러와 그레이스케일 영상을 함께 출력하기

Matplotlib의 plt.subplot()을 사용하여 두 개의 영상을 동시에 출력할 수 있습니다.

4-1. 컬러와 그레이스케일 영상 동시 출력 코드

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

# 컬러 및 그레이스케일 영상 읽기
imgBGR = cv2.imread('cat.bmp')
imgRGB = cv2.cvtColor(imgBGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)
imgGray = cv2.imread('assets/cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

plt.subplot(121), plt.axis('off'), plt.imshow(imgRGB)
plt.subplot(122), plt.axis('off'), plt.imshow(imgGray, cmap='gray')
plt.show()

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5. 전체 코드

아래는 위의 모든 과정을 포함한 전체 코드입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

# 컬러 영상 출력
imgBGR = cv2.imread('assets/cat.bmp')
imgRGB = cv2.cvtColor(imgBGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.axis('off')
plt.imshow(imgRGB)
plt.show()

# 그레이스케일 영상 출력
imgGray = cv2.imread('assets/cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

plt.axis('off')
plt.imshow(imgGray, cmap='gray')
plt.show()

# 두 개의 영상을 함께 출력
plt.subplot(121), plt.axis('off'), plt.imshow(imgRGB)
plt.subplot(122), plt.axis('off'), plt.imshow(imgGray, cmap='gray')
plt.show()

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6. 결과

컬러 영상 출력 결과

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그레이스케일 영상 출력 결과

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컬러와 그레이스케일 영상을 함께 출력한 결과

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결론

Matplotlib과 OpenCV를 활용하면 다양한 방식으로 이미지를 출력할 수 있습니다.
이번 포스팅에서 다룬 방법을 응용하여 더 나은 데이터 시각화를 시도해보세요!