# PIL

PIL(Python Imaging Library)은 파이썬에서 이미지 처리를 위한 대표적인 라이브러리로, 다양한 이미지 형식을 읽고, 수정하며 저장할 수 있는 기능을 제공합니다. 원래는 1990년대 후반 Fredrik Lundh에 의해 개발되었으며, 현재는 유지보수가 중단된 상태입니다. 그러나 PIL의 기능을 계승하고 개선한 **Pillow**라는 포크(fork) 프로젝트가 활발히 유지보수되고 있으며, 파이썬 커뮤니티에서 사실상 PIL이라고 하면 대부분 Pillow를 의미합니다.

이 문서에서는 PIL(Pillow)의 기본 개념, 주요 기능, 설치 방법, 활용 예시 및 주의사항을 다룹니다.

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## 개요

PIL은 파이썬 기반의 이미지 조작을 위한 강력한 도구로, 간단한 작업부터 복잡한 이미지 변환까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이미지 리사이징, 회전, 필터 적용, 색상 변환, 텍스트 삽입 등 기본적인 작업부터, NumPy와 연동하여 머신러닝, 컴퓨터 비전 분야에서도 널리 사용됩니다.

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## 설치 및 환경 설정

PIL은 원본 라이브러리가 더 이상 업데이트되지 않기 때문에, **Pillow**를 설치하여 사용하는 것이 일반적입니다.

```bash
pip install Pillow
```

설치 후 파이썬 코드에서 다음과 같이 임포트합니다:

```python
from PIL import Image
```

> **참고**: Pillow는 PIL과 호환되며, 대부분의 코드에서 PIL을 사용하던 방식 그대로 사용할 수 있습니다.

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## 주요 기능

### 1. 이미지 열기 및 저장

가장 기본적인 기능은 파일에서 이미지를 열고, 처리한 후 저장하는 것입니다.

```python
from PIL import Image

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

# 이미지 저장 (다른 형식으로도 가능)
img.save('output.png', 'PNG')
```

지원 형식: JPEG, PNG, BMP, GIF, TIFF, PPM 등 수십 가지.

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### 2. 이미지 크기 조정 및 회전

이미지의 크기를 변경하거나 회전하는 작업은 자주 사용됩니다.

```python
# 크기 조정
resized_img = img.resize((800, 600))

# 회전 (각도 기준)
rotated_img = img.rotate(45)

# 보간법을 사용해 품질 유지
resized_smooth = img.resize((800, 600), Image.Resampling.LANCZOS)
```

> **Image.Resampling**은 Pillow 10.0.0 이상 버전에서 기존 `Image.ANTIALIAS`를 대체한 상수입니다.

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### 3. 색상 및 모드 변환

이미지의 색상 모드를 변경할 수 있습니다. 예를 들어 RGB에서 흑백(그레이스케일)로 변환:

```python
gray_img = img.convert('L')  # 'L'은 그레이스케일 모드
```

기타 모드: `'RGB'`, `'RGBA'` (투명도 포함), `'CMYK'`, `'HSV'` 등.

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### 4. 이미지 자르기 및 붙여넣기

특정 영역을 자르거나, 다른 이미지 위에 합성할 수 있습니다.

```python
# (x1, y1, x2, y2) 영역 자르기
cropped = img.crop((100, 100, 400, 400))

# 다른 이미지에 붙여넣기
img.paste(cropped, (50, 50))
```

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### 5. 필터 및 효과 적용

Pillow는 `ImageFilter` 모듈을 통해 다양한 필터를 제공합니다.

```python
from PIL import ImageFilter

# 블러
blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR)

# 윤곽선 강조
edges = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

# 샤프닝
sharpened = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
```

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### 6. 이미지 정보 및 메타데이터

이미지의 크기, 포맷, 색상 모드 등을 확인할 수 있습니다.

```python
print(f"크기: {img.size}")
print(f"포맷: {img.format}")
print(f"모드: {img.mode}")
```

EXIF 정보(카메라 모델, 촬영 시간 등)도 일부 지원됩니다.

```python
exif = img._getexif()
```

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## 활용 예시: 간단한 배치 처리

다음은 여러 이미지를 한 번에 리사이징하고 저장하는 스크립트 예시입니다.

```python
import os
from PIL import Image

input_dir = 'images/'
output_dir = 'resized/'

os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

for filename in os.listdir(input_dir):
    if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
        img_path = os.path.join(input_dir, filename)
        Image.open(img_path) as img:
            resized = img.resize((640, 480))
            save_path = os.path.join(output_dir, filename)
            resized.save(save_path, 'JPEG')
```

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## 한계 및 주의사항

- **성능**: Pillow는단한 이미지 처리에는 적합하지만, 대용량 이미지나 실시간 처리에는 NumPy + OpenCV 조합이 더 효율적일 수 있습니다.
- **메모리 사용**: 큰 이미지를 처리할 때 메모리 소모가 클 수 있으므로, `Image.open()` 후에는 필요 시 `img.close()` 호출 권장.
- **EXIF 회전 문제**: 일부 JPEG 이미지는 EXIF 회전 정보를 포함하고 있으므로, `ImageOps.exif_transpose()`를 사용해 올바른 방향으로 보정해야 할 수 있습니다.

```python
from PIL import ImageOps
img = ImageOps.exif_transpose(img)
```

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## 관련 라이브러리 및 통합

- **NumPy**: `numpy.array(img)`로 PIL 이미지를 배열로 변환 가능.
- **OpenCV**: `cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)`로 호환.
- **Matplotlib**: `plt.imshow(img)`로 이미지 시각화 가능.

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## 참고 자료

- [Pillow 공식 문서](https://pillow.readthedocs.io)
- [Python Imaging Library (Wikipedia)](https://en.wikipedia.org/wiki/Python_Imaging_Library)
- GitHub 저장소: [https://github.com/python-pillow/Pillow](https://github.com/python-pillow/Pillow)

Pillow는 파이썬 이미지 처리의 핵심 도구로, 초보자부터 전문가까지 폭넓게 활용할 수 있습니다.