히스토그램
이 연습 문제에서는 이미지에 포함된 빨강의 양을 분석해 보겠습니다. 이를 위해 아래에 보이는 이미지의 빨강 채널에 대한 히스토그램을 계산할 거예요:
이미지는
image로 로드되어 있습니다.
이미지에서 정보를 추출하는 것은 이미지 향상의 핵심 단계예요. 예를 들어 빨강과 파랑의 균형을 조정해 이미지를 더 차갑거나 따뜻하게 보이도록 만들 수 있습니다.
hist()로 빨강 색상의 256개 서로 다른 강도를 표시하고, ravel()로 이 색상 값을 1차원 평탄화 배열로 변환하세요.
Matplotlib은 plt, Numpy는 np로 미리 로드되어 있습니다.
이미지에서 초록색 채널을 얻고 싶다면 다음과 같이 하면 됩니다:
green = image[:, :, 1]
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이미지 처리
연습 안내
- 슬라이싱으로 빨강 채널을 추출하세요.
- 히스토그램을 그리고 bins 범위를 256으로 설정하세요. 색상 채널에는
.ravel()을 꼭 적용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Obtain the red channel
red_channel = image[____, ____, ____]
# Plot the red histogram with bins in a range of 256
plt.____(____.____, bins=____)
# Set title and show
plt.title('Red Histogram')
plt.show()