Scipy 사용법

*Scipy 설치

>>> pip install scipy

>>> pip install pillow

*이미지 RGB 조정 소스 코드:

1) cat image(cat.jpg)를 다운로드 받아 jupiter workspace에 갖다 놓는다 :

2) 아래 코드를 실행시킨다.

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from scipy.misc import imread, imsave, imresize   # JPEG 이미지를 numpy 배열로 읽어들이기 img = imread('cat.jpg') print(img.dtype, img.shape)  # 출력 "uint8 (400, 248, 3)"   # 각각의 색깔 채널을 다른 상수값으로 스칼라배함으로써 # 이미지의 색을 변화시킬 수 있습니다. # 이미지의 shape는 (400, 248, 3)입니다; # 여기에 shape가 (3,)인 배열 [1, 0.95, 0.9]를 곱합니다; # numpy 브로드캐스팅에 의해 이 배열이 곱해지며 붉은색 채널은 변하지 않으며, # 초록색, 파란색 채널에는 각각 0.95, 0.9가 곱해집니다 img_tinted = img * [1, 0.5, 0.9]   # 색변경 이미지를 300x300픽셀로 크기 조절. img_tinted = imresize(img_tinted, (300, 300))   # 색변경 이미지를 디스크에 기록하기 imsave('cat_tinted.jpg', img_tinted)

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=> cat_tinted.jpg가 저장되었는지 확인

web 페이지에서 보여줄려면 형변환이 이루어져야 한다.

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import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize import matplotlib.pyplot as plt   img = imread('cat.jpg') img_tinted = img * [1, 0.5, 0.5]   # 원본 이미지 나타내기 plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(img)   # 색변화된 이미지 나타내기 plt.subplot(1, 2, 2)   # imshow를 이용하며 주의할 점은 데이터의 자료형이 # uint8이 아니라면 이상한 결과를 보여줄 수도 있다는 것입니다. # 그러므로 이미지를 나타내기 전에 명시적으로 자료형을 uint8로 형변환 해줍니다.   plt.imshow(np.uint8(img_tinted)) plt.show()   Colored by Color Scripter

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Scipy_test.ipynb