Python을 사용하여 이미지 분할 색상을 지정하는 방법-파이썬 튜토리얼-php.cn

Python을 사용하여 이미지 분할 색상을 지정하는 방법

WBOY

풀어 주다： 2023-08-27 09:55:47

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Python을 사용하여 이미지 분할 색상을 지정하는 방법

Python을 사용하여 이미지를 분할하는 방법

이미지를 처리할 때 별도의 처리 또는 분석을 위해 이미지의 서로 다른 색상 부분을 분리해야 하는 경우가 있습니다. 이는 Python 프로그래밍 언어의 일부 이미지 처리 라이브러리를 사용하여 달성할 수 있습니다. 이 기사에서는 첨부된 코드 예제와 함께 Python을 사용하여 간단한 방법으로 이미지 분할에 색상을 지정하는 방법을 소개합니다.

1단계: 필요한 라이브러리 설치

먼저 Python 이미지 처리 라이브러리인 Pillow를 설치해야 합니다. Pillow 라이브러리를 설치하려면 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하세요.

pip install pillow

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2단계: 필수 라이브러리 가져오기

Python 코드에서는 아래와 같이 다른 필수 라이브러리와 함께 Pillow 라이브러리를 가져와야 합니다.

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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3단계: 이미지 로드

다음으로 색상 분할할 이미지를 로드해야 합니다. Pillow 라이브러리의 Image.open() 함수를 사용하여 이미지 파일을 로드하고 추가 처리를 위해 NumPy 배열로 변환합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

image_path = "image.jpg"  # 图像文件的路径
image = Image.open(image_path)
image_array = np.array(image)

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4단계: 색상 분할

이미지를 로드하고 NumPy 배열로 변환한 후에는 NumPy 라이브러리의 기능을 사용하여 이미지를 색상 분할할 수 있습니다. 다음 샘플 코드는 색상의 RGB 값을 기준으로 이미지를 분할합니다.

red_mask = (image_array[:, :, 0] > 100)  # 红色通道大于100的像素点为True，其余为False
green_mask = (image_array[:, :, 1] < 50)  # 绿色通道小于50的像素点为True，其余为False
blue_mask = (image_array[:, :, 2] < 75)  # 蓝色通道小于75的像素点为True，其余为False

# 创建一个与图像大小相同的全黑图像
segmented_image = np.zeros_like(image_array)

# 使用颜色掩码将分割后的像素点赋值给新图像
segmented_image[red_mask] = image_array[red_mask]
segmented_image[green_mask] = image_array[green_mask]
segmented_image[blue_mask] = image_array[blue_mask]

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5단계: 분할된 이미지 표시

마지막으로 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 분할된 이미지를 표시할 수 있습니다. 다음 샘플 코드는 분할 이미지를 화면에 표시합니다.

plt.imshow(segmented_image)
plt.axis("off")  # 关闭坐标轴
plt.show()

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위 단계를 완료한 후 코드를 실행하면 색상 분할 이미지를 볼 수 있습니다. 필요에 따라 이미지의 다양한 색상 채널 값을 기반으로 색상 분할 규칙을 사용자 정의할 수 있습니다.

완전한 코드는 다음과 같습니다.

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

image_path = "image.jpg"  # 图像文件的路径
image = Image.open(image_path)
image_array = np.array(image)

red_mask = (image_array[:, :, 0] > 100)  # 红色通道大于100的像素点为True，其余为False
green_mask = (image_array[:, :, 1] < 50)  # 绿色通道小于50的像素点为True，其余为False
blue_mask = (image_array[:, :, 2] < 75)  # 蓝色通道小于75的像素点为True，其余为False

segmented_image = np.zeros_like(image_array)

segmented_image[red_mask] = image_array[red_mask]
segmented_image[green_mask] = image_array[green_mask]
segmented_image[blue_mask] = image_array[blue_mask]

plt.imshow(segmented_image)
plt.axis("off")  # 关闭坐标轴
plt.show()

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위 단계를 통해 Python을 사용하여 이미지의 색상을 쉽게 구분할 수 있습니다. 특정 요구 사항과 이미지 특성에 따라 색상 분할 규칙과 후속 이미지 처리 및 분석을 사용자 정의할 수 있습니다.

위 내용은 Python을 사용하여 이미지 분할 색상을 지정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!