# Pillow

Pillow는 파이썬에서 이미지 처리를 위한 대표적인 라이브러리로, **Python Imaging Library**(PIL)의 유지 및 확장 버전입니다. 원래 PIL은 1990년대 후반에 개발되었으나 더 이상 유지 관리되지 않게 되었고, 이를 계승하여 활발히 개발되고 있는 오픈소스 프로젝트가 바로 Pillow입니다. 현재 많은 파이썬 기반 애플리케이션에서 이미지 로딩, 변환, 필터링, 저장 등의 작업에 널리 사용되고 있습니다.

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## 개요

Pillow는 다양한 이미지 파일 형식을 지원하며, 간단한 이미지 조작부터 고급 이미지 처리까지 다양한 기능을 제공합니다. 웹 애플리케이션, 데이터 과학, 머신러닝 전처리, 자동화 스크립트 등에서 이미지 처리가 필요한 경우 자주 활용됩니다. 특히 **NumPy**와의 호환성 덕분에 딥러닝 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch)와의 통합도 용이합니다.

공식 GitHub 저장소와 문서는 활발히 업데이트되며, 파이썬 3.7 이상을 공식적으로 지원합니다.

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## 주요 기능

### 이미지 파일 형식 지원

Pillow는 다음과 같은 주요 이미지 포맷을 읽고 쓸 수 있습니다:

- JPEG
- PNG
- BMP
- GIF
- TIFF
- WebP
- ICO
- PPM, PGM, PBM 등 Netpbm 형식

> **참고**: WebP와 같은 일부 포맷은 추가적인 디코더 라이브러리가 필요할 수 있습니다.

### 기본 이미지 조작

Pillow를 사용하면 다음과 같은 조작이 가능합니다:

- 이미지 리사이징 (크기 조정)
- 회전 및 뒤집기
- 자르기 (Cropping)
- 색상 변환 (RGB, Grayscale, HSV 등)
- 투명도 조정 (Alpha 채널)
- 이미지 병합 및 합성

예시 코드:
```python
from PIL import Image

# 이미지 열기
img = Image.open("example.jpg")

# 회전 및 리사이징
rotated = img.rotate(45)
resized = img.resize((800, 600))

# 그레이스케일 변환
gray_img = img.convert("L")

# 저장
resized.save("resized_example.jpg")
```

### 필터 및 이펙트 적용

Pillow는 `ImageFilter` 모듈을 통해 다양한 필터를 제공합니다:

- `BLUR`: 흐림 효과
- `CONTOUR`: 윤곽선 강조
- `SHARPEN`: 선명도 강화
- `EMBOSS`: 엠보싱 효과

```python
from PIL import Image, ImageFilter

img = Image.open("example.jpg")
blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR)
blurred.save("blurred.jpg")
```

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## 고급 기능

### 텍스트와 도형 삽입

`ImageDraw` 모듈을 사용하면 이미지 위에 텍스트, 선, 사각형, 원 등을 그릴 수 있습니다.

```python
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

img = Image.new("RGB", (400, 200), color="white")
draw = ImageDraw.Draw(img)

# 텍스트 삽입
draw.text((50, 50), "Hello, Pillow!", fill="black")

# 사각형 그리기
draw.rectangle([(100, 100), (200, 150)], outline="red", width=3)

img.save("drawn_image.png")
```

### NumPy 연동

이미지를 NumPy 배열로 변환하면, OpenCV나 머신러닝 모델과의 연동이 쉬워집니다.

```python
import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open("example.jpg")
np_array = np.array(img)  # RGB 배열로 변환
print(np_array.shape)  # (높이, 너비, 채널)
```

반대로 NumPy 배열을 다시 이미지로 변환도 가능합니다:

```python
new_img = Image.fromarray(np_array)
new_img.save("from_array.png")
```

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## 설치 및 환경 설정

Pillow는 `pip`를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다:

```bash
pip install Pillow
```

가상 환경 사용을 권장합니다:

```bash
python -m venv pillow_env
source pillow_env/bin/activate  # Linux/macOS
# 또는
pillow_env\Scripts\activate     # Windows
pip install Pillow
```

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## 주의사항 및 한계

- **성능 제한**: Pillow는 단일 이미지 처리에는 우수하지만, 대규모 배치 처리 시에는 OpenCV나 GPU 기반 라이브러리(예: CuPy, DALI)가 더 효율적일 수 있습니다.
- **병렬 처리 미지원**: 내장된 병렬 처리 기능이 없어, 다중 이미지 처리 시 별도의 멀티스레딩/멀티프로세싱이 필요합니다.
- **고급 컴퓨터 비전 기능 부족**: 얼굴 인식, 객체 탐지 등은 OpenCV나 DNN 프레임워크와 연동해야 합니다.

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## 관련 도구 및 라이브러리

| 도구 | 설명 |
|------|------|
| **OpenCV (cv2)** | 실시간 컴퓨터 비전에 최적화된 라이브러리. Pillow보다 성능이 뛰어나며, 고급 기능이 풍부함 |
| **scikit-image** | 과학적 이미지 분석에 특화된 라이브러리. Pillow보다 분석 기능이 강력함 |
| **matplotlib** | 이미지 시각화에 자주 사용되며, Pillow로 로드한 이미지를 쉽게 표시 가능 |

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## 참고 자료

- [공식 문서](https://pillow.readthedocs.io/)
- [GitHub 저장소](https://github.com/python-pillow/Pillow)
- [Pillow 사용 예제 모음](https://github.com/python-pillow/Pillow/tree/main/Scripts)

Pillow는 접근성이 뛰어나고 문서가 잘 정비되어 있어, 이미지 처리를 처음 시작하는 파이썬 사용자에게 이상적인 선택입니다.