Python, Numpy 및 Matplotlib에서 imshow() 그림이 너무 작은 문제 해결

2024-07-27

Python에서 imshow() 함수를 사용하여 이미지를 표시할 때 이미지가 너무 작게 보이는 경우가 있습니다. 이는 이미지 해상도가 표시 창 크기보다 크거나 Matplotlib 설정이 잘못되었기 때문일 수 있습니다.

해결 방법:

다음은 이 문제를 해결하는 몇 가지 방법입니다.

이미지 크기 조정:

imshow() 함수에는 extent 매개변수를 사용하여 표시할 이미지 영역을 지정할 수 있습니다. 이미지 전체를 표시하려면 다음과 같이 extent를 이미지 크기로 설정합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 이미지 불러오기
image = np.array(...)

# 이미지 전체 표시
plt.imshow(image, extent=(0, image.shape[1], 0, image.shape[0]))
plt.show()

축 설정 조정:

imshow() 함수를 호출한 후 ax.set_aspect('equal')을 사용하여 축을 동일한 비율로 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 이미지가 왜곡되지 않고 정확한 크기로 표시됩니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 이미지 불러오기
image = np.array(...)

# 이미지 표시
ax = plt.imshow(image)

# 축 설정 조정
ax.set_aspect('equal')
plt.show()

figsize 및 dpi 조정:

Matplotlib의 figure 객체는 figsize 및 dpi 속성을 사용하여 그림 크기와 해상도를 설정할 수 있습니다. 그림 크기를 늘리면 이미지가 더 크게 표시됩니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 이미지 불러오기
image = np.array(...)

# 그림 크기 및 해상도 설정
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=200)

# 이미지 표시
plt.imshow(image)
plt.show()

subplot 설정 조정:

subplot을 사용하여 여러 이미지를 한 번에 표시하는 경우 subplot2grid 함수를 사용하여 각 subplot의 크기를 조정할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 이미지 불러오기
image1 = np.array(...)
image2 = np.array(...)

# subplot 설정
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 6))

# 이미지 표시
axes[0].imshow(image1)
axes[1].imshow(image2)

plt.show()

backend 변경:

일부 Matplotlib 백엔드는 다른 백엔드보다 이미지를 더 작게 표시할 수 있습니다. 예를 들어, Qt5Agg backend는 TkAgg backend보다 이미지를 더 작게 표시하는 경향이 있습니다. 문제가 지속되면 다른 백엔드를 사용해 볼 수 있습니다.

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')  # Qt5Agg 대신 TkAgg 사용

# ... (이미지 표시 코드)

참고:

위에 나열된 방법 외에도 이미지를 더 크게 표시하는 데 도움이 되는 다른 옵션이 있을 수 있습니다.

Python, Numpy 및 Matplotlib를 사용하여 이미지를 표시하는 예제 코드

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 이미지 데이터 생성
data = np.random.random((100, 100))

# 이미지 표시
plt.imshow(data)
plt.colorbar()  # 색상 막대 표시
plt.title('랜덤 데이터 이미지')
plt.show()

이 코드는 다음을 수행합니다.

numpy.random.random 함수를 사용하여 100x100 크기의 랜덤 데이터 배열을 생성합니다.
imshow() 함수를 사용하여 데이터를 이미지로 표시합니다.
colorbar() 함수를 사용하여 이미지의 색상 값을 나타내는 색상 막대를 추가합니다.
title() 함수를 사용하여 이미지에 제목을 추가합니다.

이 예제는 기본적인 이미지 표시 방법을 보여주는 것입니다. 위에서 설명한 방법을 사용하여 이미지 크기, 축 설정, 그림 크기 및 해상도 등을 조정할 수 있습니다.

다음은 이미지를 불러와 표시하는 방법을 보여주는 또 다른 예제입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 이미지 불러오기
image = np.array(Image.open('image.png'))

# 이미지 표시
plt.imshow(image)
plt.title('이미지 제목')
plt.show()

Image.open() 함수를 사용하여 'image.png' 파일을 불러옵니다.
이미지 데이터를 NumPy 배열로 변환합니다.

Matplotlib의 imshow() 대체 방법

OpenCV:

OpenCV는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 특화된 Python 라이브러리입니다.
imshow() 함수와 유사한 기능을 제공하지만, OpenCV는 이미지 처리 파이프라인에 통합하기에 더 쉽고 다양한 이미지 처리 기능을 제공합니다.
특히, OpenCV는 다음과 같은 작업에 유용합니다.
- 이미지 워핑
- 특징 추출
- 객체 인식

예제:

import cv2
import numpy as np

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread('image.png')

# 이미지 표시
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)  # 창을 닫기 전에 키 입력 기다림

Pillow:

Pillow는 Python용 이미지 처리 라이브러리입니다.
이미지 로딩, 저장, 포맷 변환 등 다양한 기능을 제공합니다.
imshow() 함수는 제공하지 않지만, Matplotlib을 사용하지 않고도 이미지를 표시하는 데 사용할 수 있는 ImageShow.show() 함수를 제공합니다.
특히, Pillow는 다음과 같은 작업에 유용합니다.
- 이미지 편집
- 이미지 포맷 변환
- 썸네일 생성

from PIL import Image

# 이미지 불러오기
image = Image.open('image.png')

# 이미지 표시
image.show()

SimpleITK:

SimpleITK는 의료 이미지 처리를 위한 Python 라이브러리입니다.
3D 이미지뿐만 아니라 2D 이미지도 처리할 수 있습니다.
imshow() 함수와 유사한 기능을 제공하지만, SimpleITK는 의료 이미지 데이터를 처리하는 데 필요한 특수 기능을 제공합니다.
특히, SimpleITK는 다음과 같은 작업에 유용합니다.
- 의료 이미지 시각화
- 이미지 세분화
- 이미지 등록

import SimpleITK as sitk

# 이미지 불러오기
image = sitk.ReadImage('image.png')

# 이미지 표시
sitk.Show(image)

Bokeh:

Bokeh는 웹 브라우저에서 대화형 플롯을 만드는 데 사용되는 Python 라이브러리입니다.
imshow() 함수와 유사한 기능을 제공하지만, Bokeh는 줌, 팬 및 데이터 포인트 선택과 같은 대화형 기능을 제공합니다.
특히, Bokeh는 다음과 같은 작업에 유용합니다.
- 대화형 데이터 탐색
- 웹 기반 데이터 시각화
- 다중 사용자 데이터 분석

from bokeh.plotting import figure, show

# 이미지 불러오기
image = np.array(...)  # ... (이미지 데이터 로드)

# Bokeh 플롯 생성
p = figure()

# 이미지 표시
p.image(image, x=0, y=0, width=image.shape[1], height=image.shape[0])

# 플롯 표시
show(p)

차트:

Matplotlib의 imshow() 함수는 이미지를 표시하는 데만 사용할 수 있는 반면, 차트는 다양한 데이터 유형을 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.
선형 그래프, 막대 그래프, 산점도 등 다양한 차트 유형을 사용할 수 있습니다.
특히, 차트는 다음과 같은 작업에 유용합니다.
- 수치 데이터 시각화
- 데이터 추세 분석
- 여러 데이터 집합 비교

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 데이터 생성
x = np.arange(10)
y = np.random.random(10)

# 선형 그래프 표시
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('데이터 그래프')
plt.show()