[Python] OpenCV 예제 따라하기—3. 이미지 크기 조정 (Resizing)

이미지 크기 조정(Resizing)은 컴퓨터 비전에서 매우 중요한 작업입니다. 여러 상황에서 이미지를 원하는 크기로 변환해야 할 때가 많습니다. 예를 들어, 웹페이지에 적합한 크기로 이미지를 조정하거나, 머신러닝 모델에 입력하기 위해 동일한 크기로 이미지를 조정해야 할 때가 있습니다. OpenCV에서는 cv2.resize() 함수를 사용하여 간단히 이미지를 크기 조정할 수 있습니다. 이 글에서는 이미지 크기 조정의 기본 개념부터 여러 가지 방법에 대해 알아보겠습니다. 🚀

1. 이미지 크기 조정의 기본 🖼️

이미지 크기 조정은 간단히 말해 이미지를 주어진 크기(너비와 높이)로 변환하는 과정입니다. OpenCV에서는 이 작업을 cv2.resize()라는 함수로 할 수 있습니다. 이 함수는 기본적으로 두 가지 주요 매개변수를 받습니다:

• 새로운 크기: 원하는 이미지의 가로, 세로 크기를 지정합니다.
• 보간법(Interpolation): 이미지 크기를 변경할 때, 새로운 픽셀 값을 어떻게 계산할지를 결정하는 방법입니다. 

구문:

resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

위의 코드에서 new_width와 new_height는 새로운 크기입니다. interpolation은 이미지를 확대하거나 축소할 때 어떤 방법을 사용할지 설정합니다. 다양한 보간법이 있으며, 주로 다음과 같은 방법들이 사용됩니다:

• cv2.INTER_NEAREST: 최근접 이웃 보간법. 빠르지만, 이미지 품질은 다소 떨어질 수 있습니다. 
• cv2.INTER_LINEAR: 양선형 보간법. 대부분의 경우 기본으로 사용되는 보간법이며, 빠르면서도 적당한 품질을 제공합니다. 
• cv2.INTER_CUBIC: 삼차 보간법. 이미지 확대 시 더욱 부드러운 결과를 제공하지만, 처리 시간이 더 걸립니다. 
• cv2.INTER_LANCZOS4: Lanczos 보간법. 매우 고급스러운 품질을 제공하며, 고해상도 이미지에서 사용됩니다. 

2. 이미지 크기 조정 예시 코드 🧑‍💻

이제 cv2.resize() 함수를 사용하여 이미지를 크기 조정하는 방법을 살펴보겠습니다. 아래의 코드는 이미지를 읽어들인 후, 200x200 크기로 조정하는 예시입니다.

import cv2

# 이미지 파일 읽기
image = cv2.imread('image.jpg')

# 이미지 크기 변경 (200x200으로 크기 조정)
resized_image = cv2.resize(image, (200, 200))

# 이미지 표시
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)

# 키를 누르면 창 닫기
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
    

위의 코드에서 cv2.imread() 함수로 이미지를 불러오고, cv2.resize()로 크기를 200x200으로 조정합니다. 그 후 cv2.imshow()를 사용하여 변경된 이미지를 화면에 표시하고, cv2.waitKey(0)으로 키 입력을 기다립니다. 키를 누르면 창이 닫히게 됩니다. 🔑

3. 비율에 맞춰 크기 조정 📏

어떤 경우에는 이미지의 비율을 유지하면서 크기를 변경해야 할 때가 있습니다. 예를 들어, 가로 크기를 400px로 설정하고 세로 크기는 자동으로 계산하여 원본 비율을 유지하는 방법을 살펴보겠습니다.

# 원본 이미지의 가로, 세로 크기 가져오기
height, width = image.shape[:2]

# 비율을 유지하면서 크기 조정
aspect_ratio = width / height
new_width = 400
new_height = int(new_width / aspect_ratio)

# 비율에 맞춰 이미지 크기 조정
resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))
    

위 코드에서는 먼저 이미지의 가로와 세로 크기를 image.shape로 가져오고, 그 비율을 계산한 후, 가로 크기를 400px로 고정하고 세로 크기는 비율에 맞게 자동으로 계산하여 크기 조정합니다. 이 방식은 비율을 유지하면서 이미지를 크기 변경할 때 유용합니다. 🔄

4. 다양한 보간법 비교 📊

보간법을 다르게 설정하면 이미지 크기 변경 시 결과가 달라질 수 있습니다. 아래 코드는 다양한 보간법을 적용하여 크기를 변경한 후, 각각의 결과를 비교합니다. 어떤 보간법을 사용할지는 이미지의 용도에 따라 선택하면 됩니다.

# 다양한 보간법을 사용하여 크기 변경
resized_nearest = cv2.resize(image, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
resized_linear = cv2.resize(image, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
resized_cubic = cv2.resize(image, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# 이미지 표시
cv2.imshow('Nearest Interpolation', resized_nearest)
cv2.imshow('Linear Interpolation', resized_linear)
cv2.imshow('Cubic Interpolation', resized_cubic)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
    

위 코드에서는 INTER_NEAREST, INTER_LINEAR, INTER_CUBIC의 세 가지 보간법을 적용한 후 이미지를 400x400으로 크기 조정합니다. INTER_NEAREST는 속도가 빠르지만 품질이 떨어질 수 있으며, INTER_LINEAR는 적당한 품질과 빠른 속도를 제공하고, INTER_CUBIC은 고품질의 결과를 제공합니다. 

5. 결론 🏁

OpenCV에서 이미지 크기 조정은 매우 간단하고 강력한 기능입니다. 다양한 보간법을 사용하여 이미지의 품질과 속도 간의 균형을 맞출 수 있습니다. 비율을 유지하며 크기를 조정하거나, 여러 보간법을 적용하여 최적의 결과를 얻을 수 있습니다. 여러분도 이 기능을 활용하여 이미지 처리 작업에서 더욱 효율적이고 아름다운 결과를 만들어보세요. 😃

 

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