필터링 시작하기

Python으로 배우는 이미지 처리

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

필터

이미지 향상
특징 강조/제거
스무딩
샤프닝
에지 검출

이웃 영역

필터 이웃 영역

에지 검출

에지가 검출된 동전 이미지

에지 검출

초콜릿 키스 원본 이미지

에지가 검출된 초콜릿 키스 이미지

에지 검출

소벨

# Import module and function 
from skimage.filters import sobel


# Apply edge detection filter
edge_sobel = sobel(image_coins)


# Show original and resulting image to compare
plot_comparison(image_coins, edge_sobel, "Edge with Sobel")

에지 검출

소벨

윤곽이 검출되어 형태가 드러난 동전 이미지

플롯 비교

def plot_comparison(original, filtered, title_filtered):

    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 6), sharex=True,
                                   sharey=True)
    ax1.imshow(original, cmap=plt.cm.gray)
    ax1.set_title('original')
    ax1.axis('off')
    ax2.imshow(filtered, cmap=plt.cm.gray)
    ax2.set_title(title_filtered)
    ax2.axis('off')

가우시안 스무딩

가우시안 필터를 적용한 개 이미지와 원본을 나란히 비교

가우시안 스무딩

암스테르담에서 다리 위에 자전거를 든 Rebeca의 사진

가우시안 스무딩

# Import the module and function
from skimage.filters import gaussian


# Apply edge detection filter
gaussian_image = gaussian(amsterdam_pic, multichannel=True)


# Show original and resulting image to compare
plot_comparison(amsterdam_pic, gaussian_image, "Blurred with Gaussian filter")

가우시안 스무딩

결과 이미지

가우시안 스무딩

결과 이미지(확대)

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 이미지 처리