[OpenCV/Python] 이미지 불러오기 & 읽기 & 저장하기

▶ openCV install

pip install opencv-python

import cv2

# 버전 확인
cv2.version.opencv_version
# '4.6.0.66'

 

 

▶ Image read

imagefile = './lena.jpg'  #파일 경로 지정

# color (칼라로 가져오기)
img = cv2.imread(imagefile)
print(img.shape)
# (512, 512, 3)

# grayscale (흑백으로 가져오기)
img2 = cv2.imread(imagefile, 0)
print(img.shape)
# (512, 512, 3)

cv2.startWindowThread()
cv2.imshow('Lena color', img)  #칼라사진 띄우기
cv2.imshow('Lena grayscale', img2)  #흑백사진 띄우기
cv2.waitKey() 
cv2.destroyAllWindows()

 

▶ image save

# 다양한 확장자로 저장 가능
cv2.imwrite('./Lena.bmp', img)
cv2.imwrite('./Lena.png', img)
cv2.imwrite('./Lena2.png', img2)
cv2.imwrite('./Lena2.bmp', img2)

 

 

▶color image display

# matplotlib을 쓰면 이미지를 새로운 창으로 열지 않고도 jupyter notebook에서 출력 가능
import matplotlib.pyplot as plt

imagefile = './lena.jpg'

# default => bgr(blue, green, red) 
# 그냥 가져오면 bgr 형식으로 blue 색상이 가장 위에 위치
img_bgr = cv2.imread(imagefile)
plt.axis('off') # 축삭제
plt.imshow(img_bgr)
plt.show()

# 흔히 보는 사진인 rgb 형식으로 변경 (red가 가장 위에 위치)
# bgr => rgb(red, green, blue)
img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_RGB2BGR)
plt.axis('off') 
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()

 

 

▶ gray image display

# 흑백으로 변경
img_gray = cv2.imread(imagefile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
plt.axis('off')
plt.imshow(img_gray, cmap='gray', interpolation='nearest')
plt.show()

 

• interpolation(보간법)
  • 픽셀들의 축 위치 간격을 보정하여 이미지가 자연스러운 모양으로 보일 수 있게 하는 방법
  • imshow에는 16가지 보간법이 있고, 'nearest'는 가장 고해상도

 

▶ margin image save

# 이미지에 margin 값 주기
img_gray = cv2.imread(imagefile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
plt.figure(figsize=(4,4))
plt.subplots_adjust(left=0, right=0.5, bottom=0, top=0.5) #margin 값 설정
plt.imshow(img_gray, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

 

▶ subplot image display

• lena, apple, baboon, orange images => (2,2)

# 2행 2열의 subplot으로 이미지 정렬
img_bgr1 = cv2.imread('./lena.jpg')
img_bgr2 = cv2.imread('./apple.jpg')
img_bgr3 = cv2.imread('./baboon.jpg')
img_bgr4 = cv2.imread('./orange.jpg')
img_rgb1 = cv2.cvtColor(img_bgr1, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_rgb2 = cv2.cvtColor(img_bgr2, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_rgb3 = cv2.cvtColor(img_bgr3, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_rgb4 = cv2.cvtColor(img_bgr4, cv2.COLOR_BGR2RGB)

fig = plt.figure(figsize=(5,5))
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax4 = fig.add_subplot(224)

ax1.axis('off')
ax2.axis('off')
ax3.axis('off')
ax4.axis('off')

ax1.imshow(img_rgb1)
ax2.imshow(img_rgb2)
ax3.imshow(img_rgb3)
ax4.imshow(img_rgb4)

plt.show()

# 짧은 코드로 정리해 보기
names = ['apple', 'baboon', 'orange', 'lena']
for i in range(4):
    img = cv2.imread(f'./{names[i]}.jpg')
    globals()[f'img{i+1}'] = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)   
fig =  plt.figure(figsize=(7,7))
for i in range(4):
    ax = fig.add_subplot(2, 2, i+1)
    ax.imshow(globals()[f'img{i+1}'])
    ax.set_title(names[i])
    ax.axis('off')
plt.show()