NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환하고 Matplotlib 컬러맵 적용하기 (Python, NumPy, Matplotlib 활용)
2024-07-27
NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환하고 Matplotlib 컬러맵 적용하기 (Python, NumPy, Matplotlib 활용)
필수 라이브러리:
- NumPy: 수치 계산을 위한 라이브러리
- Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리
- Pillow (PIL): 이미지 처리를 위한 라이브러리
단계:
예제 코드:
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
from PIL import Image
# NumPy 배열 준비 (예시)
data = np.random.randint(0, 256, (256, 256))
# Matplotlib 컬러맵 선택
cmap = colors.viridis # 'viridis', 'jet', 'inferno' 등 원하는 컬러맵 선택
# NumPy 배열을 Matplotlib 이미지로 변환
image_mpl = colors.imshow(data, extent=(0, 256, 0, 256), cmap=cmap)
# Matplotlib 이미지를 PIL 이미지로 변환
image_pil = Image.fromarray(np.array(image_mpl.get_array()))
# (옵션) 이미지 저장
image_pil.save('image.png')
참고:
- 위 코드는 grayscale 이미지를 예시로 사용합니다. 컬러 이미지의 경우
data배열은 3차원이어야 하며, 각 채널 값은 0에서 255 사이의 정수로 나타냅니다. - Matplotlib 컬러맵 외에도 Pillow에서 제공하는 컬러맵을 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 Pillow 문서를 참고하십시오.
예제 코드 (Python, NumPy, Matplotlib 활용)
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
from PIL import Image
# NumPy 배열 준비 (예시)
data = np.random.randint(0, 256, (256, 256))
# Matplotlib 컬러맵 선택
cmap = colors.viridis # 'viridis', 'jet', 'inferno' 등 원하는 컬러맵 선택
# NumPy 배열을 Matplotlib 이미지로 변환
image_mpl = colors.imshow(data, extent=(0, 256, 0, 256), cmap=cmap)
# Matplotlib 이미지를 PIL 이미지로 변환
image_pil = Image.fromarray(np.array(image_mpl.get_array()))
# 이미지 출력
image_pil.show()
# (옵션) 이미지 저장
image_pil.save('image.png')
설명:
- 라이브러리 임포트: 먼저, NumPy, Matplotlib, PIL 라이브러리를 임포트합니다.
- NumPy 배열 준비:
np.random.randint()함수를 사용하여 0에서 255 사이의 랜덤 정수 값으로 채워진 256x256 크기의 NumPy 배열을 생성합니다. 실제 데이터는 이처럼 랜덤하게 생성되는 것이 아니라, 사용자의 작업이나 측정 데이터 등에서 가져오는 경우가 많습니다. - Matplotlib 컬러맵 선택:
colors.viridis컬러맵을 선택합니다. 원하는 다른 컬러맵으로 변경할 수도 있습니다. - NumPy 배열을 Matplotlib 이미지로 변환:
colors.imshow()함수를 사용하여 NumPy 배열을 Matplotlib 이미지로 변환합니다.extent매개변수는 이미지 범위를 설정하며,cmap매개변수에는 선택한 컬러맵을 지정합니다. - Matplotlib 이미지를 PIL 이미지로 변환:
Image.fromarray()함수를 사용하여 Matplotlib 이미지를 PIL 이미지로 변환합니다. - 이미지 출력:
image_pil.show()함수를 사용하여 변환된 PIL 이미지를 화면에 출력합니다.
주의:
- 위 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 데이터, 컬러맵, 저장 형식 등을 변경해야 할 수도 있습니다.
- Matplotlib 컬러맵은 다양한 방식으로 이미지 데이터를 시각화합니다. 데이터의 특성에 맞는 적절한 컬러맵을 선택하는 것이 중요합니다.
NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환하고 Matplotlib 컬러맵 적용하기: 대체 방법 (Python, NumPy, Matplotlib 활용)
방법 1: plt.imsave() 함수 사용
plt.imsave() 함수는 Matplotlib에서 제공하는 이미지 저장 함수로, NumPy 배열을 직접 PIL 이미지로 저장할 수 있도록 합니다. 이 방법은 간결하고 코드 줄임에 효과적입니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
# NumPy 배열 준비 (예시)
data = np.random.randint(0, 256, (256, 256))
# Matplotlib 컬러맵 선택
cmap = plt.cm.viridis # 'viridis', 'jet', 'inferno' 등 원하는 컬러맵 선택
# NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환 및 저장
plt.imsave('image.png', data, cmap=cmap)
# 이미지 출력 (옵션)
image = Image.open('image.png')
image.show()
- 라이브러리 임포트:
matplotlib.pyplot모듈을plt별칭으로 임포트합니다. - NumPy 배열 준비: 동일합니다.
- Matplotlib 컬러맵 선택: 동일합니다.
- NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환 및 저장:
plt.imsave()함수를 사용하여 NumPy 배열을 'image.png' 이름으로 PNG 이미지 형식으로 저장합니다.cmap매개변수에는 선택한 컬러맵을 지정합니다. - 이미지 출력 (옵션):
Image.open()함수를 사용하여 저장된 이미지를 불러오고,image.show()함수를 사용하여 화면에 출력합니다.
방법 2: scipy.ndimage 모듈 활용
scipy.ndimage 모듈은 다차원 배열 처리를 위한 여러 함수를 제공하며, interp_zoom() 함수를 사용하여 NumPy 배열을 원하는 크기로 변환하고 컬러맵을 적용할 수 있습니다.
import numpy as np
from scipy.ndimage import interp_zoom
import matplotlib.colors as colors
from PIL import Image
# NumPy 배열 준비 (예시)
data = np.random.randint(0, 256, (256, 256))
# Matplotlib 컬러맵 선택
cmap = colors.viridis # 'viridis', 'jet', 'inferno' 등 원하는 컬러맵 선택
# NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환
data_resized = interp_zoom(data, zoom=2, order=0) # 원하는 크기와 보간 방식 조정 가능
image_pil = Image.fromarray(np.uint8(data_resized * cmap.N)) # 컬러맵 정의에 따라 데이터 변환
# 이미지 출력 및 저장
image_pil.show()
image_pil.save('image.png')
- 라이브러리 임포트:
scipy.ndimage모듈을 임포트합니다. - NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환:
interp_zoom()함수를 사용하여 NumPy 배열을 2배 크기로 변환합니다.zoom매개변수는 원하는 변환 배율을 설정하며,order매개변수는 보간 방식을 지정합니다.- 변환된 배열을
np.uint8데이터 타입으로 변환하고, 컬러맵 범위에 맞게 데이터 값을 조정합니다. Image.fromarray()함수를 사용하여 NumPy 배열을 PIL 이미지로 변환합니다.
- 이미지 출력 및 저장: 동일합니다.
장점 및 단점:
- 방법 1:
- 장점: 간결하고 코드 줄임 효과적
- 단점: 이미지 저장 과정만
python numpy matplotlib
