Python, Image, NumPy를 이용한 PIL 이미지를 NumPy 배열로 변환하는 방법

2024-07-27

Python, Image, NumPy를 이용한 PIL 이미지를 NumPy 배열로 변환하는 방법

딥러닝 모델과 같은 작업을 위해 PIL 이미지를 NumPy 배열로 변환해야 하는 경우가 종종 발생합니다. NumPy 배열은 이미지 데이터를 다루기에 더 효율적이고, 딥러닝 모델에서 사용하기에 더 적합한 형식입니다.

해결 방법:

PIL 이미지를 NumPy 배열로 변환하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 간단한 방법은 다음과 같습니다.

import numpy as np

# PIL 이미지를 불러옵니다.
image = Image.open("image.png")

# 이미지를 NumPy 배열로 변환합니다.
image_array = np.asarray(image)

# 변환된 NumPy 배열을 확인합니다.
print(image_array)

코드 설명:

import numpy as np 명령어를 사용하여 NumPy 라이브러리를 불러옵니다.
Image.open("image.png") 함수를 사용하여 PIL 이미지를 불러옵니다.
np.asarray(image) 함수를 사용하여 PIL 이미지를 NumPy 배열로 변환합니다.
print(image_array) 명령어를 사용하여 변환된 NumPy 배열을 출력합니다.

주의 사항:

PIL 이미지는 RGB 또는 RGBA 형식으로 저장될 수 있습니다. NumPy 배열로 변환하면 각 픽셀은 3개 또는 4개의 채널(R, G, B, A)로 구성됩니다.
NumPy 배열의 dtype은 기본적으로 uint8입니다. 다른 데이터 형식을 원하는 경우 np.asarray(image, dtype=np.float32)와 같이 dtype 매개변수를 지정할 수 있습니다.

다른 방법:

image.convert("RGB") 함수를 사용하여 이미지를 RGB 형식으로 변환한 후 np.asarray(image) 함수를 사용하여 NumPy 배열로 변환할 수 있습니다.
image.getdata() 함수를 사용하여 이미지 데이터를 튜플 형식으로 가져온 후 NumPy 배열로 변환할 수 있습니다.

참고 자료:

추가 정보:

PIL 이미지를 NumPy 배열로 변환하는 방법 외에도 NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환하는 방법도 있습니다. Image.fromarray(array) 함수를 사용하면 NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환할 수 있습니다.

예시:

import numpy as np

# NumPy 배열을 생성합니다.
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환합니다.
image = Image.fromarray(array)

# 변환된 PIL 이미지를 저장합니다.
image.save("image.png")

이 코드는 NumPy 배열을 "image.png"라는 이름의 PIL 이미지로 저장합니다.

예제 코드

예제 1:

import numpy as np
from PIL import Image

# PIL 이미지를 불러옵니다.
image = Image.open("image.png")

# 이미지를 NumPy 배열로 변환합니다.
image_array = np.asarray(image)

# 변환된 NumPy 배열을 확인합니다.
print(image_array)

import numpy as np
from PIL import Image

# PIL 이미지를 RGB 형식으로 변환합니다.
image = image.convert("RGB")

# 이미지를 NumPy 배열로 변환합니다.
image_array = np.asarray(image)

# 변환된 NumPy 배열을 확인합니다.
print(image_array)

import numpy as np
from PIL import Image

# PIL 이미지 데이터를 튜플 형식으로 가져옵니다.
image_data = image.getdata()

# 튜플 형식의 데이터를 NumPy 배열로 변환합니다.
image_array = np.array(image_data)

# 변환된 NumPy 배열을 확인합니다.
print(image_array)

import numpy as np
from PIL import Image

# NumPy 배열을 생성합니다.
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환합니다.
image = Image.fromarray(array)

# 변환된 PIL 이미지를 저장합니다.
image.save("image.png")

PIL 이미지를 NumPy 배열로 변환하는 대체 방법

tobytes() 함수 사용:

tobytes() 함수는 이미지 데이터를 바이트 문자열로 변환합니다. 이후 np.frombuffer() 함수를 사용하여 바이트 문자열을 NumPy 배열로 변환할 수 있습니다.

import numpy as np
from PIL import Image

# PIL 이미지를 불러옵니다.
image = Image.open("image.png")

# 이미지 데이터를 바이트 문자열로 변환합니다.
image_bytes = image.tobytes()

# 바이트 문자열을 NumPy 배열로 변환합니다.
image_array = np.frombuffer(image_bytes, dtype=np.uint8)

# 변환된 NumPy 배열을 확인합니다.
print(image_array)

ImageOps.grayscale() 함수 사용:

ImageOps.grayscale() 함수를 사용하여 이미지를 흑백 이미지로 변환합니다. 흑백 이미지는 3개의 채널(R, G, B) 대신 1개의 채널(L)만 가지므로 NumPy 배열로 변환할 때 메모리를 적게 사용할 수 있습니다.

import numpy as np
from PIL import Image, ImageOps

# PIL 이미지를 불러옵니다.
image = Image.open("image.png")

# 이미지를 흑백 이미지로 변환합니다.
image = ImageOps.grayscale(image)

# 이미지를 NumPy 배열로 변환합니다.
image_array = np.asarray(image)

# 변환된 NumPy 배열을 확인합니다.
print(image_array)

skimage.io.imread() 함수 사용:

skimage.io.imread() 함수는 이미지를 NumPy 배열로 변환하는 데 사용할 수 있는 또 다른 라이브러리 함수입니다.

import numpy as np
from skimage import io

# PIL 이미지를 불러옵니다.
image = Image.open("image.png")

# 이미지를 NumPy 배열로 변환합니다.
image_array = io.imread(image)

# 변환된 NumPy 배열을 확인합니다.
print(image_array)

위의 대체 방법들은 각각 장단점을 가지고 있습니다. 사용자의 상황에 맞는 방법을 선택하여 사용할 수 있습니다.

참고: