Flip (대칭)

함수 설명

이미지를 좌우 또는 상하 반전을 할때 사용하는 함수입니다.

이미지의 중심 픽셀을 기준으로 좌우 반전은 y축 대칭, 상하반전은 x축을 대칭을 통해 새로운 픽셀 값을 획득합니다.

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코드 설명

python에서 이미지 대칭을 할 수 있는 방법은 다양합니다.

그 가운데 몇가지 방법에 대해 소개하도록 하겠습니다.

 

1. OpenCV 라이브러리

import cv2

cv2.flip(src, flipCode)

1) src : 바꾸고 싶은 source 이미지

2) flipCode : 대칭 방향

-1 : 좌우, 상하 반전

0 : 상하 반전

1 : 좌우 반전

 

2. numpy 라이브러리

import numpy as np

np.flip(src, (0, 1)) : 좌우, 상하 반전

np.flipud(src) : 상하 반전

np.fliplr(src) : 좌우 반전

np.flip사용시, color 이미지의 color 채널까지 반전되기 때문에 y,x축만 반전하도록 (0, 1) 파라미터 입력

 

3. Pillow 라이브러리

from PIL import Image

image.transpose(directionCode)

1) directionCode : 대칭 방향

Image.FLIP_TOP_BOTTOM	상하 반전
Image.FLIP_LEFT_RIGHT	좌우 반전

 

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예제

다양한 함수를 통해 이미지 대칭시킵니다.

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
from PIL import Image

# Image Load
image = io.imread('cat.jpg')
cv_output_list = list()
cv_output_list.append(image)

# OpenCV Flip
for i in range(-1,2):
    cv_output_list.append(cv2.flip(image, i))

title_list = ['Original', 'left-right, up-down flip', 'up-down flip', 'left-right flip']
for i in range(len(cv_output_list)):
    plt.subplot(2,2, (i+1))
    plt.imshow(cv_output_list[i])
    plt.title(title_list[i])
    plt.axis('off')
plt.show()

# Numpy Flip
np_output_list = list()
np_output_list.append(image)
np_output_list.append(np.flip(image, (0, 1)))
np_output_list.append(np.flipud(image))
np_output_list.append(np.fliplr(image))

for i in range(len(np_output_list)):
    plt.subplot(2,2, (i+1))
    plt.imshow(np_output_list[i])
    plt.title(title_list[i])
    plt.axis('off')
plt.show()

# Pillow Flip
image = Image.open('cat.jpg')
image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
image.show()

image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
image.show()

 

OpenCV 결과

numpy 결과

Pillow 결과