OpenCV를 활용한 이미지 회전 및 대칭

이미지 프로세싱은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 기술 중 하나입니다. OpenCV는 이미지 프로세싱을 위한 라이브러리로, C++, Python 등의 언어에서 사용할 수 있습니다. 이번 글에서는 OpenCV를 활용하여 이미지 회전 및 대칭을 어떻게 수행할 수 있는지 살펴보겠습니다.

이미지 회전

이미지 회전은 이미지를 일정한 각도로 회전시켜 새로운 이미지를 생성하는 작업입니다. 이미지 회전은 다양한 분야에서 사용되며, 특히 기하학적인 보정 작업에서 많이 사용됩니다.

OpenCV에서는 이미지 회전을 위해 cv2.rotate() 함수를 제공합니다. 이 함수는 입력 이미지와 회전할 각도를 인자로 받으며, 회전된 이미지를 반환합니다.

import cv2

image = cv2.imread('example.jpg')

# 시계 방향으로 45도 회전
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.cv2.ROTATE_45_CLOCKWISE)

cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.waitKey(0)

 

위의 코드에서는 cv2.imread() 함수를 사용하여 이미지 파일을 읽어온 뒤, cv2.rotate() 함수를 사용하여 이미지를 45도 회전시켰습니다. 회전된 이미지는 rotated_image 변수에 저장되며, cv2.imshow() 함수를 사용하여 원본 이미지와 회전된 이미지를 화면에 출력합니다.

이미지 대칭

이미지 대칭은 이미지를 수평 또는 수직 방향으로 뒤집어 새로운 이미지를 생성하는 작업입니다. 이미지 대칭은 이미지의 좌우 대칭 또는 상하 대칭을 수행할 수 있습니다.

OpenCV에서는 이미지 대칭을 위해 cv2.flip() 함수를 제공합니다. 이 함수는 입력 이미지와 대칭할 축을 인자로 받으며, 대칭된 이미지를 반환합니다.

import cv2

image = cv2.imread('example.jpg')

# 수직 방향으로 대칭
flipped_image = cv2.flip(image, 0)

cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Flipped Image', flipped_image)
cv2.waitKey(0)

위의 코드에서는 cv2.imread() 함수를 사용하여 이미지 파일을 읽어온 뒤, cv2.rotate() 함수 또는 cv2.flip() 함수를 사용하여 이미지를 회전 또는 대칭시켰습니다. 회전된 이미지 또는 대칭된 이미지는 각각 rotated_image 변수 또는 flipped_image 변수에 저장되며, cv2.imshow() 함수를 사용하여 원본 이미지와 변환된 이미지를 화면에 출력하였습니다.

더욱 자세한 내용은 OpenCV 공식 문서를 참고하시기 바랍니다. OpenCV를 활용하여 다양한 이미지 프로세싱 작업을 수행할 수 있으며, 이를 활용하여 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.