[Numpy,Matplotlib] 4.이미지 시각화도 가능하다

In [1]:

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

%matplotlib inline
from PIL import Image

In [2]:

import matplotlib
matplotlib.font_manager._rebuild()

In [4]:

#이미지 파일 열기#
path = 'source/dog.jpg'
image_pil=Image.open(path)
image = np.array(image_pil)

In [5]:

image_pil

Out[5]:

In [6]:

image.shape #세로,가로,RGB) gray는 1이다. 색상변경도 가능

Out[6]:

(734, 1100, 3)

In [7]:

np.min(image), np.max(image) #색에따른 array라 255가 끝이다 RGB

Out[7]:

(0, 255)

In [8]:

#그래프로 시각화 하기
plt.hist(image.ravel(),256,[0,256])
plt.show()

In [9]:

#array데이터로 그림 나다태기
plt.imshow(image)
plt.show()

In [10]:

#흑백으로 열기
image_pil=Image.open(path).convert('L')
image_bw=np.array(image_pil)

In [11]:

image_bw.shape #뒤에 아무것도 없다->흑백이란 소리

Out[11]:

(734, 1100)

In [12]:

plt.imshow(image_bw,'gray') #gray를 안붙여주면 밝기여부로만 표시됨 밝은곳은 노랑 어두운곳은 초록으로
plt.show()

In [13]:

plt.imshow(image_bw,'RdBu')
plt.show()

In [14]:

plt.imshow(image_bw,'jet') #jet를 가장 많이 사용한다 높은값은 빨강 낮은값 파랑으로 표시
plt.show()

In [15]:

plt.imshow(image_bw,'jet')
plt.colorbar() #colorbar()로 값에따른 색을 알수있다.
plt.show()

In [16]:

plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(image) #plt라 사이즈 조절가능
plt.show()

In [17]:

plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(image) #plt라 사이즈 조절가능
plt.title("댕댕이")
plt.show()

In [18]:

#2번째 이미지
cat_path = 'source/cat.jpg'
cat_pil=Image.open(cat_path)
cat_image=np.array(cat_pil)

In [19]:

plt.imshow(cat_image)

Out[19]:

<matplotlib.image.AxesImage at 0x28dcad6bc70>

In [20]:

#2번째 이미지를 1번째 이미지 모양에 맞추기
cat_image.shape

Out[20]:

(183, 275, 3)

In [22]:

image.shape

Out[22]:

(734, 1100, 3)

In [23]:

#합치기 전에 준비과정
import cv2

In [24]:

dog_image=cv2.resize(image,(275,183)) #cv2에서 resize할때는 가로,세로를 반대로 입력해줘야함
dog_image.shape

Out[24]:

(183, 275, 3)

In [27]:

plt.imshow(dog_image)
plt.imshow(cat_image,alpha=0.5) #alpha투명도
plt.show()
#이게 고양이만 보이는게 아니라 겹친상태임

In [30]:

#SUBPLOT

plt.figure(figsize=(10,10))
plt.subplot(221) #subplot(2,2,1)이랑 같은 문장임
plt.imshow(dog_image)
plt.subplot(222)
plt.imshow(image_bw,'gray')
plt.subplot(223)
plt.imshow(cat_image)

Out[30]:

<matplotlib.image.AxesImage at 0x28dcc1e7d00>

In [ ]: