Python Matplotlib 이미지 레이어링 튜토리얼

소개

이 튜토리얼은 Python Matplotlib 을 사용하여 알파 블렌딩 (alpha blending) 으로 이미지를 레이어링하는 방법에 대한 단계별 안내입니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.

때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.

학습 중 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

필요한 라이브러리 임포트 및 함수 정의

필요한 라이브러리를 임포트하고 첫 번째 이미지를 생성하는 함수를 정의합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def func3(x, y):
    return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-(x**2 + y**2))

x 및 y 변수 정의

meshgrid 를 생성하기 위해 x 및 y 변수를 정의합니다.

dx, dy = 0.05, 0.05
x = np.arange(-3.0, 3.0, dx)
y = np.arange(-3.0, 3.0, dy)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

extent 정의 및 첫 번째 이미지 생성

extent 를 정의하고 imshow 함수를 사용하여 첫 번째 이미지를 생성합니다.

extent = np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)
Z1 = np.add.outer(range(8), range(8)) % 2  ## chessboard
im1 = plt.imshow(Z1, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest',
                 extent=extent)

두 번째 이미지 생성

func3 함수와 imshow 함수를 사용하여 두 번째 이미지를 생성합니다.

Z2 = func3(X, Y)
im2 = plt.imshow(Z2, cmap=plt.cm.viridis, alpha=.9, interpolation='bilinear',
                 extent=extent)

최종 이미지 표시

show 함수를 사용하여 최종 이미지를 표시합니다.

plt.show()

요약

이 튜토리얼은 Python Matplotlib 을 사용하여 알파 블렌딩 (alpha blending) 으로 이미지를 레이어링하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공했습니다. 이 과정은 필요한 변수를 정의하고, 첫 번째 및 두 번째 이미지를 생성하며, 최종 이미지를 표시하는 과정을 포함했습니다.