Python에서 Numpy 배열을 이미지로 저장하는 방법

2024-07-27

Python에서 Numpy 배열을 이미지로 저장하는 방법

Pillow 라이브러리 사용

Pillow는 Python에서 이미지 처리를 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. Numpy 배열을 이미지로 저장하기 위해 Pillow 라이브러리를 사용하려면 다음과 같이 해야 합니다.

import numpy as np
from PIL import Image

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 이미지로 변환
img = Image.fromarray(arr)

# 이미지 저장
img.save("image.png")

matplotlib 라이브러리 사용

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 이미지로 변환
plt.imshow(arr)

# 이미지 저장
plt.savefig("image.png")

OpenCV 라이브러리 사용

OpenCV는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. Numpy 배열을 이미지로 저장하기 위해 OpenCV 라이브러리를 사용하려면 다음과 같이 해야 합니다.

import numpy as np
import cv2

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 이미지로 변환
img = cv2.cvtColor(arr, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 이미지 저장
cv2.imwrite("image.png", img)

Numpy.save() 함수 사용

Numpy 라이브러리에는 Numpy 배열을 직접 파일로 저장할 수 있는 numpy.save() 함수가 있습니다. Numpy 배열을 이미지로 저장하기 위해 numpy.save() 함수를 사용하려면 다음과 같이 해야 합니다.

import numpy as np

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 파일로 저장
np.save("image.npy", arr)

참고:

위 코드에서 image.png는 저장할 이미지 파일 이름입니다. 원하는 이름으로 변경할 수 있습니다.
Numpy 배열을 이미지로 저장할 때 이미지 형식을 지정해야 합니다. Pillow 라이브러리에서는 format 매개변수를 사용하여 이미지 형식을 지정할 수 있습니다. matplotlib 라이브러리에서는 savefig() 함수의 dpi 매개변수를 사용하여 이미지 해상도를 지정할 수 있습니다. OpenCV 라이브러리에서는 cv2.imwrite() 함수의 flags 매개변수를 사용하여 이미지 압축률을 지정할 수 있습니다.
Numpy 배열을 이미지로 저장하기 전에 Numpy 배열의 값 범위가 이미지 형식에 적합한지 확인해야 합니다. 예를 들어, grayscale 이미지의 경우 Numpy 배열의 값 범위는 0에서 255 사이여야 합니다.

예제 코드

import numpy as np
from PIL import Image

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 이미지로 변환
img = Image.fromarray(arr)

# 이미지 저장
img.save("image.png")

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 이미지로 변환
plt.imshow(arr)

# 이미지 저장
plt.savefig("image.png")

import numpy as np
import cv2

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 이미지로 변환
img = cv2.cvtColor(arr, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 이미지 저장
cv2.imwrite("image.png", img)

import numpy as np

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 파일로 저장
np.save("image.npy", arr)

Numpy 배열을 이미지로 저장하는 대체 방법

Imageio 라이브러리 사용

import numpy as np
import imageio

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 이미지로 변환
img = imageio.imread("image.png")

# 이미지 저장
imageio.imsave("image.png", img)

scipy.misc.imsave() 함수 사용

SciPy는 Python에서 과학 계산을 위한 라이브러리입니다. Numpy 배열을 이미지로 저장하기 위해 SciPy 라이브러리의 scipy.misc.imsave() 함수를 사용하려면 다음과 같이 해야 합니다.

import numpy as np
from scipy.misc import imsave

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 이미지로 변환
img = imsave("image.png", arr)

# 이미지 저장
img.save("image.png")

h5py 라이브러리 사용

import numpy as np
import h5py

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 HDF5 파일로 저장
with h5py.File("image.hdf5", "w") as f:
    f.create_dataset("image", data=arr)

# HDF5 파일을 이미지로 변환
with h5py.File("image.hdf5", "r") as f:
    img = f["image"][:]

# 이미지 저장
img.save("image.png")

pickle 라이브러리 사용

import numpy as np
import pickle

# Numpy 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Numpy 배열을 pickle 파일로 저장
with open("image.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(arr, f)

# pickle 파일을 이미지로 변환
with open("image.pkl", "rb") as f:
    img = pickle.load(f)

# 이미지 저장
img.save("image.png")

Numpy 배열을 이미지로 저장할 때 이미지 형식을 지정해야 합니다. Imageio 라이브러리에서는 format 매개변수를 사용하여 이미지 형식을 지정할 수 있습니다. scipy.misc.imsave() 함수에서는 format 매개변수를 사용하여 이미지 형식을 지정할 수 있습니다. h5py 라이브러리에서는 HDF5 파일 형식을 사용합니다. pickle 라이브러리는 이미지 형식을 직접 지원하지 않으므로 Numpy 배열을 이미지로 변환하기 전에 다른 라이브러리를 사용해야 합니다.

python image numpy