데이터 전처리: 이미지 처리 – 리사이즈

ㅁ 이미지 처리

ㅇ 정의:
이미지 처리(Image Processing)는 이미지 데이터를 분석, 변환, 개선하기 위해 다양한 알고리즘과 기술을 적용하는 데이터 전처리 과정이다.

ㅇ 특징:
– 픽셀 단위 연산을 통해 이미지의 크기, 색상, 해상도 등을 변경 가능
– 머신러닝/딥러닝 모델 입력 형식에 맞추기 위해 필수적으로 수행됨
– OpenCV, Pillow, scikit-image 등의 라이브러리를 활용

ㅇ 적합한 경우:
– 이미지 크기나 형식이 모델 학습 요구사항과 맞지 않을 때
– 데이터셋 표준화를 통한 학습 성능 향상이 필요할 때

ㅇ 시험 함정:
– 이미지 처리와 이미지 인식(Image Recognition)을 혼동하는 경우
– 전처리 단계와 데이터 증강(Data Augmentation)을 혼동하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
(O) 이미지 전처리는 모델 입력 형식에 맞추기 위해 수행된다.
(X) 이미지 전처리는 이미지의 의미를 해석하는 과정이다.

================================

1. 리사이즈

ㅇ 정의:
이미지의 가로, 세로 픽셀 수를 변경하여 크기를 조정하는 과정.

ㅇ 특징:
– 비율 유지(aspect ratio) 여부에 따라 이미지 왜곡 가능성 존재
– 업샘플링(크기 확대) 시 화질 저하, 다운샘플링(크기 축소) 시 세부 정보 손실 가능
– CNN, Vision Transformer 등 모델의 입력 크기에 맞추는 데 필수적

ㅇ 적합한 경우:
– 다양한 크기의 이미지를 동일한 입력 크기로 맞출 때
– GPU 메모리 사용량을 조절하거나 연산 속도를 높이고자 할 때

ㅇ 시험 함정:
– 리사이즈를 데이터 증강 기법으로 오인하는 경우
– 비율 유지 옵션을 무시하면 학습 성능 저하 가능성 있음

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
(O) 리사이즈는 모델 입력 크기에 맞추기 위해 이미지를 확대 또는 축소하는 과정이다.
(X) 리사이즈는 이미지의 색상 채널 수를 변경하는 과정이다.

ㅁ 추가 학습 내용

이미지 리사이즈 시 보간법 선택이 중요하다.
축소할 때는 영역 보간(area interpolation)을 사용하면 품질이 좋다.
확대할 때는 쌍선형(bilinear) 또는 쌍삼차(bicubic) 보간을 사용하면 품질을 개선할 수 있다.
리사이즈 전후로 픽셀 값 정규화(normalization)나 패딩(padding)을 적용하면 비율 왜곡을 줄일 수 있다.
OpenCV의 resize() 함수와 Pillow의 resize() 함수 사용 시 파라미터 의미와 차이를 정확히 이해해야 한다.

답글 남기기

Your email address will not be published. Required fields are marked *.

*
*