scikit-image Python 사용법 (개발자를 위한 가이드: 작동 방식)

1. 이미지 필터링 및 에지 검출

from skimage import io, filters

# Load an image
image = io.imread('image.jpg')

# Apply Gaussian blur
blurred_image = filters.gaussian(image, sigma=1.0)

# Apply Sobel edge detection
edges = filters.sobel(image)

# Display the original image, blurred image, and edges
io.imshow_collection([image, blurred_image, edges])
io.show()

from skimage import io, filters

# Load an image
image = io.imread('image.jpg')

# Apply Gaussian blur
blurred_image = filters.gaussian(image, sigma=1.0)

# Apply Sobel edge detection
edges = filters.sobel(image)

# Display the original image, blurred image, and edges
io.imshow_collection([image, blurred_image, edges])
io.show()

출력

2. HOG(방향 경사 히스토그램)를 이용한 특징 추출

from skimage import io, color, feature

# Load an example image and convert to grayscale
image = io.imread('image.jpg')
gray_image = color.rgb2gray(image)

# Compute HOG features and visualize them
hog_features, hog_image = feature.hog(gray_image, visualize=True)

# Display the original image and the HOG image
io.imshow_collection([image, gray_image, hog_image])
io.show()

from skimage import io, color, feature

# Load an example image and convert to grayscale
image = io.imread('image.jpg')
gray_image = color.rgb2gray(image)

# Compute HOG features and visualize them
hog_features, hog_image = feature.hog(gray_image, visualize=True)

# Display the original image and the HOG image
io.imshow_collection([image, gray_image, hog_image])
io.show()

출력

3. 기하학적 변환 - 크기 조정 및 회전

from skimage import io, transform

# Load an image
image = io.imread('image.jpg')

# Resize image by dividing its dimensions by 2
resized_image = transform.resize(image, (image.shape[0] // 2, image.shape[1] // 2))

# Rotate image by 45 degrees
rotated_image = transform.rotate(image, angle=45)

# Display the original image, resized image, and rotated image
io.imshow_collection([image, resized_image, rotated_image])
io.show()

from skimage import io, transform

# Load an image
image = io.imread('image.jpg')

# Resize image by dividing its dimensions by 2
resized_image = transform.resize(image, (image.shape[0] // 2, image.shape[1] // 2))

# Rotate image by 45 degrees
rotated_image = transform.rotate(image, angle=45)

# Display the original image, resized image, and rotated image
io.imshow_collection([image, resized_image, rotated_image])
io.show()

출력

4. 총변동 필터를 이용한 이미지 노이즈 제거

from skimage import io, restoration

# Load a noisy image
image = io.imread('image.jpg')

# Apply total variation denoising
denoised_image = restoration.denoise_tv_chambolle(image, weight=0.1)

# Display the noisy image and the denoised image
io.imshow_collection([image, denoised_image])
io.show()

from skimage import io, restoration

# Load a noisy image
image = io.imread('image.jpg')

# Apply total variation denoising
denoised_image = restoration.denoise_tv_chambolle(image, weight=0.1)

# Display the noisy image and the denoised image
io.imshow_collection([image, denoised_image])
io.show()

출력

이미지 처리 및 NumPy 배열에 대한 자세한 내용은 공식 페이지 에서 확인할 수 있습니다.

IronPDF 소개합니다

IronPDF 는 HTML, CSS, 이미지 및 JavaScript 사용하여 PDF 문서를 생성, 편집 및 서명하도록 설계된 강력한 Python 라이브러리입니다. 이 프로그램은 성능 효율성을 최우선으로 하며 최소한의 메모리 사용량으로 작동합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

• HTML을 PDF로 변환: Chrome PDF 렌더러를 사용하여 웹페이지를 렌더링하는 등의 기능을 활용하여 HTML 파일, HTML 문자열 및 URL을 PDF 문서로 변환합니다.

• 크로스 플랫폼 지원: Windows, Mac, Linux 및 다양한 클라우드 플랫폼에서 Python 3 이상 버전과 호환됩니다. IronPDF 는 .NET, Java, Python 및 Node.js 환경에서도 사용할 수 있습니다.

• 편집 및 서명: PDF 속성을 사용자 지정하고, 암호 및 권한과 같은 보안 조치를 적용하고, 디지털 서명을 간편하게 적용할 수 있습니다.

• 페이지 템플릿 및 설정: 머리글, 바닥글, 페이지 번호, 여백 조정, 사용자 지정 용지 크기 및 반응형 디자인과 같은 기능을 사용하여 PDF 레이아웃을 만들 수 있습니다.

• 표준 준수: PDF/A 및 PDF/UA와 같은 PDF 표준을 엄격히 준수하고, UTF-8 문자 인코딩 호환성을 보장하며, 이미지, CSS 스타일시트, 글꼴과 같은 자산을 능숙하게 관리합니다.

필수 조건

1. Visual Studio Code가 코드 편집기로 설치되어 있는지 확인하십시오.
2. Python 버전 3이 설치되어 있습니다.

우선 스크립트를 추가할 Python 파일을 만들어 보겠습니다.

Visual Studio Code를 열고 scikitDemo.py 파일을 생성하세요.

필요한 라이브러리를 설치하세요:

pip install scikit-image
pip install ironpdf

pip install scikit-image
pip install ironpdf

다음으로 아래 Python 코드를 추가하여 IronPDF 및 scikit-image Python 패키지의 사용법을 보여주세요.

from skimage import io, filters
from ironpdf import * 

# Apply your license key
License.LicenseKey = "YOUR_LICENSE_KEY"

# Load an image
image = io.imread('image.jpg')

# Apply Gaussian blur
blurred_image = filters.gaussian(image, sigma=1.0)

# Apply Sobel edge detection
edges = filters.sobel(image)

# Save the results to a file
io.imshow_collection([image, blurred_image, edges]).savefig('ironPdf-skimage.png')

# Convert the saved image to a PDF document
ImageToPdfConverter.ImageToPdf("ironPdf-skimage.png").SaveAs("ironPdf-skimage.pdf")

# Display the images
io.show()

from skimage import io, filters
from ironpdf import * 

# Apply your license key
License.LicenseKey = "YOUR_LICENSE_KEY"

# Load an image
image = io.imread('image.jpg')

# Apply Gaussian blur
blurred_image = filters.gaussian(image, sigma=1.0)

# Apply Sobel edge detection
edges = filters.sobel(image)

# Save the results to a file
io.imshow_collection([image, blurred_image, edges]).savefig('ironPdf-skimage.png')

# Convert the saved image to a PDF document
ImageToPdfConverter.ImageToPdf("ironPdf-skimage.png").SaveAs("ironPdf-skimage.pdf")

# Display the images
io.show()

코드 설명

이 코드 스니펫은 scikit-image (skimage)와 IronPDF를 함께 사용하여 이미지를 처리하고 그 결과를 PDF 문서로 변환하는 방법을 보여줍니다. 각 부분에 대한 설명은 다음과 같습니다.

1. 가져오기 문: 이미지 로딩 및 이미지 필터링에 필요한 scikit-image 함수를 가져오고, IronPDF 기능도 가져옵니다.

2. 라이선스 키 적용: IronPDF 에 대한 라이선스 키를 설정합니다. 이 단계는 IronPDF 기능을 사용하기 위해 필수적입니다.

3. 이미지 로드 및 처리: scikit-image의 io.imread 기능을 사용하여 이름이 'image.jpg'인 이미지를 로드합니다. 그런 다음 filters.gaussian를 사용하여 로드한 이미지에 시그마 값 1.0으로 가우시안 블러를 적용하고, filters.sobel를 사용하여 로드한 이미지에 소벨 에지 감지를 적용합니다.

4. 결과 표시 및 저장: io.imshow_collection([image, blurred_image, edges]).savefig('ironPdf-skimage.png'): 원본, 블라, 그리고 에지 가공된 이미지를 'ironPdf-skimage.png'로 컬렉션을 저장합니다.

5. 이미지를 PDF로 변환: ImageToPdfConverter.ImageToPdf("ironPdf-skimage.png").SaveAs("ironPdf-skimage.pdf"): IronPDF의 기능을 사용하여 저장된 PNG 이미지를 PDF 문서로 변환합니다.

6. 이미지 표시: io.show(): 이미지를 그래픽 창에 표시합니다.

이 코드 조각은 이미지 처리를 위한 scikit-image의 기능과 처리된 이미지를 PDF 문서로 변환하는 IronPDF 의 기능을 결합합니다. 이 예제는 이미지를 불러와 가우시안 블러와 소벨 에지 검출을 적용하고, PNG 파일로 저장하고, IronPDF 사용하여 PNG 파일을 PDF로 변환하고, 처리된 이미지를 표시하는 과정을 보여줍니다. 이 통합 기능은 과학 연구, 이미지 분석 보고서 또는 자동 문서 생성 워크플로와 같이 이미지를 처리, 분석 및 PDF 형식으로 문서화해야 하는 작업에 유용합니다.

출력

PDF