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[python/GIS] QGIS 없이 파이썬만 사용해 최단거리 구하기 (OSMnx, geopandas) 오늘은 단순 직선 거리가 아닌, 도로 네트워크 상 두 지점 간 최단거리를 계산하는 코드를 포스팅 하려 한다. README를 포함한 샘플 데이터는 깃헙을 참조하길! https://github.com/henewsuh/osm_shortestPath GitHub - henewsuh/osm_shortestPath: Calculate the distance to the nearest subway station using OSMnx library Calculate the distance to the nearest subway station using OSMnx library - GitHub - henewsuh/osm_shortestPath: Calculate the distance to the nearest subw.. 공감수 3 댓글수 5 2023. 1. 16.
[python/GIS] 세종시 생활권 별 최근린녹지공원까지의 평균거리 구하기 (geopandas, geojson, haversine) 오늘은 아주 예전에.. 데이터분석 경진대회에 사용했던 코드를 포스팅 하려고 한다. 사실 예전 코드를 다시 뜯어보는 것만큼 좋은 공부가 없는 것 같아, 요즘은 예전에 작성한 코드를 다시 읽어보고 있다. 물론 '왜 이렇게 비효율적으로 짠거지' 하는 부분도 있지만 '오, 진짜 기발하게 짰네'하는 부분도 있다. 어쨌든! 오늘 포스팅 할 내용은 세종시의 생활권 별 최근린 녹지공원까지의 평균 거리를 계산하는 코드다. 0. 필요 라이브러리 import os import geopandas as gpd from tqdm import tqdm import haversine as hs from haversine import Unit import pandas as pd 이 테스크에 사용하는 라이브러리는 위와 같다. 이중 ge.. 공감수 2 댓글수 2 2021. 12. 28.
[python] libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile 문제 해결 0. ImageMagick 다운로드 http://www.imagemagick.org/script/download.php#windows ImageMagick Create, Edit, Compose, or Convert Digital Images imagemagick.org imagemagick 이라는 이미지 파일 편집기 프로그램을 다운로드하고, exe 파일을 실행시켜 install을 진행한다. 사이트가 좀 구려서, 뭔가 찜찜했지만 별 문제(?)는 없었다. 이때 다음 박스에 꼭 체크하고 넘어간다. 저는 이거 땜에 1시간 삽질함. 1. CMD 창에서 문제가 있는 png 폴더로 이동 반드시 문제가 발생한 이미지가 있는 폴더로 이동한 후에 다음 명령어를 입력해야 한다. 이동하고 다음 명령어를 쳐주자. > mogr.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 13.
[python] STL to VTK / VTK to STL 3D 데이터 타입 중 STL과 VTK 타입간 파일 포맷 변경에 대해 포스팅 해보겠습니다. 간단하게 두 포맷의 차이를 설명하자면, STL: 3D 데이터의 기하 정보를 담고 있음 VTK: 기하 정보 뿐만 아니라, 사용자가 원한다면 속성 정보 또한 추가할 수 있음 어쨌든 이 두 포맷간 변환은 pyvista라는 모듈을 사용하여 진행할 수 있다. 0. pyvista 모듈 다운로드 다운로드 링크: https://docs.pyvista.org/ PyVista — PyVista 0.32.0 documentation 3D plotting and mesh analysis through a streamlined interface for the Visualization Toolkit (VTK) PyVista is… “VTK .. 공감수 2 댓글수 0 2021. 12. 13.
[python] 3D Mesh (.stl) 데이터 그리드(패치) 분할하기 사용한 코드 및 샘플 데이터는 깃헙을 참고해주세요! https://github.com/henewsuh/3Dmesh_split henewsuh/3Dmesh_split 3D STL 데이터를 그리드(패치) 분할하는 코드. Contribute to henewsuh/3Dmesh_split development by creating an account on GitHub. github.com 0. Task 정의 입력데이터: .stl 형식의 3D Mesh 데이터 출력데이터: 입력데이터를 사용자가 정의한 n x m로 분할한 3D Mesh 데이터 이와 비슷한 task로는, 2D 이미지 학습 시 패치 단위 분할이 있다. 예를 들어, 1024*1024 크기의 이미지를 512*512 크기의 작은 이미지 4개로 분할하는 것과 비.. 공감수 1 댓글수 2 2021. 7. 1.
[python] 폴더/하위 폴더의 파일 목록 출력 1. 특정 형태의 파일 위치 출력 import os import pandas as pd import csv PATH = r'C:/Users/82107/Desktop/COMPAS_세종시/' file_ls = [] max_depth = 0 for path, dir, files in os.walk(PATH): for file in files: current = os.path.join(path, file).replace('\\', '/') file_ls.append(current) if len(current.split('/')) > max_depth: max_depth = len(current.split('/')) PATH에 mother root을 입력 해당 코드는 pdf 파일의 위치만 추출하는 것인데, 만약에.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 4.
[python, GIS] 서울시 지하철역 노선정보+좌표 데이터 구축하기 서울시 지하철역 좌표와, 그 지하철역을 지나는 호선 정보를 포함한 데이터가 없어서 만들었습니다. 두 가지 데이터를 사용하여 구축하였습니다. 수도권 지하철역 좌표: han.gl/wKbCB 서울시 노선별 지하철역 좌표: data.seoul.go.kr/dataList/OA-15442/S/1/datasetView.do 데이터와 코드는 깃헙에 올려놨으니 참고해주세요! github.com/henewsuh/subway_crd_line_info henewsuh/subway_crd_line_info 지하철역 좌표와 노선 정보를 통합하는 코드. Contribute to henewsuh/subway_crd_line_info development by creating an account on GitHub. github.com.. 공감수 5 댓글수 3 2021. 4. 17.
[python, plotly] Choropleth 지도로 위치/속성 지도 데이터 시각화 하기 Choropleth 도란 색상이나 패턴을 사용하여 특정 통계에 대한 데이터를 사전 정의된 영역과 관련시켜 시각화 한 지도 유형이다. 이러한 지도 시각화는 점 데이터로 표현된 정보 보다는, 특정 구역에 대한 통계 데이터를 시각화 하는 데에 적절하다. 예를 들어, 서울시 구 별 교통사고 건수, 구 별 소득, 등등 '지역 별 통계'를 지도에 시각화 하기 좋다. 최근 두 번의 데이터 분석 경진대회를 참가하면서, 의외로 이 choropleth map을 그릴 일이 많았다. 나는 plotly라는 라이브러리를 사용했는데, 이 라이브러리의 다큐멘트가 매우 불친절하다 ^^ 그리고 이 라이브러리에서도 choropleth 함수를 샘플 데이터와 함께 업로드 한 포스팅을 찾을 수가 없어서, 엄청 애먹으면서 습득했다... 오늘 사.. 공감수 4 댓글수 3 2021. 4. 12.
[python, GIS] 도로명주소 데이터 좌표계 확인 및 변환 건물 레이어, 배경도 레이어, 등등 여러 GIS 관련 오픈데이터를 제공하는 사이트는 많지만 안타깝게도(?) 데이터들 간 좌표계가 달라서 여러 데이터들을 종합적으로 융합하여 사용하기가 매우 어려운 실정이다. 나 같은 경우, 카카오 API를 통해 POI데이터를 WGS84 좌표계로 받았고, 도로명주소 건물 데이터를 ESPG:5181 좌표계로 받았는데, 두 데이터는 좌표계가 다르기 때문에 이 둘의 좌표계를 통합하는 과정이 필수적이었다. QGIS를 통해 좌표계를 변환하는 방법들이나, 좌표계 변환 프로그램도 시중에 많은듯하나 파이썬 코드로 변환하는 방법도 존재하고 (나는) 개인적으로 이 방법이 더 용이하다고 느꼈다. 그래서 오늘은 파이썬으로 좌표계 확인, 좌표계 확인 및 변환 방법에 대해 포스팅 해보려고 한다. 사.. 공감수 3 댓글수 16 2021. 2. 19.
[python, graph] 그래프 관련 파이썬 라이브러리 소개 및 추천 (geo2dr, karateclub) 아무래도 졸업 논문에 그래프 관련 모델을 사용하게 될 것 같아서 (특히 whole graphp embedding) 요즘 그래프 이론이나, 파이썬으로 그래프 모델을 구현하는 방법들에 대해 공부하고 있다. 보통 Graph Neural Networks (GNN)에는 DGL이나 NetworkX등의 라이브러리를 사용하는 것으로 알고 있는데, 그래프 임베딩 관련한 라이브러리를 뒤지다가 몇 가지 완제품(?) 라이브러리를 찾게 되었다. 이 중 쓸만한 기능이 있나 어차피 둘러 볼 생각이었고, 공유하면 좋을 듯 하여 이렇게 포스팅을 쓰게 됐다. 우선 이 포스팅에서 짚고 넘어가야 할 부분은, 내가 whole graph embedding을 위해 모델을 찾고 있었다는 점! 그래서 그래프 임베딩 관련한 기능을 중점적으로 정리 및.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 1. 10.
[python, GIS] 카카오 지도 API 를 사용해서 도로명주소 및 행정구역코드 추출 근래에 카카오 지도 API를 사용해야할 일이 있었다. 사실 네이버 API든 카카오 API든 상관 없었는데, 네이버 API는 서비스 등록 환경을 등록해야해서 url이나 앱 주소를 넣어야 했다. 난 그냥 파이썬에서 API 기능 몇 개만 써보고 싶었는데...ㅠㅠ 아무리 찾아도 서비스 등록 환경 없이 파이썬에서 네이버 API를 사용하는 방법에 대한 글을 찾을 수 없어서, 그냥 포기하고 카카오 API로 갈아 탔다 ㅋㅋㅋ 그래서 오늘은 카카오 지도 API를 사용해서 주소 및 행정구역코드 정보를 받아오는 방법에 대해 기록해 두려고 한다. 이 포스팅에 올린 코드는 깃헙에 샘플 파일과 함께 올려두었으니 참고! github.com/henewsuh/KAKAO-map-API 1. 필요한 라이브러리 import pandas a.. 공감수 3 댓글수 10 2020. 12. 30.
[python, GIS] 여러 개의 .shp파일을 .png로 시각화하기 1. 사실 아무도 안 쓸 것 같은데 왜 포스팅 하나요? 이 포스팅은, 사실 얼마나 많은 사람들이 필요로 하는 코드일지는 잘 모르겠다. 다만 내가 속한 연구실에서 하던 프로젝트를 위해 짰던 코드인데, 꽤나 고생을 해서 이렇게라도 기록을 남기고 싶어서 포스트로 만들기로 결정했다. 내가 맡은 프로젝트는 건물동 별로 벽, 창문, 문, 엘리베이터, 방, 계단 등 다양한 형태의 건축 요소가 .shp파일의 결과물로 떨어지게 돼 있다. 그런데 이 결과물이 잘 뽑혔는지, 어쩐지 확인하려면 일일이 QGIS를 열어서 해당 .shp파일을 드롭한 다음에 확인해야 했기 때문에 이 프로세스가 꽤나 복잡하고 귀찮았다. 결과를 수없이 여러 번 확인하고, 코드를 수정하고, 또 결과를 확인하고, 코드를 수정해야하는데, 결과를 확인할 때마.. 공감수 0 댓글수 4 2020. 12. 16.
[python, GIS] OSMnx로 POI 데이터 추출 및 활용 이전 포스팅과 이어지는 내용! 이전 포스팅에서는 특정 좌표를 지오코딩 한 후에 인근의 POI 데이터를 받아서, 어떤 종류의 POI가 얼마나 있는지 확인하는 task를 진행했다. 이번에는 POI 데이터를 추출하고 활용하는 방법을 다뤄보려고 한다. 1. 필요한 라이브러리 불러오기 import networkx as nx from geopy.geocoders import Nominatim import osmnx as ox import shapely import pandas as pd from shapely import geometry from descartes.patch import PolygonPatch from shapely.geometry import LineString 2. 지난 코드 geolocoder.. 공감수 0 댓글수 1 2020. 12. 16.
[python, GIS] geopy로 주소 간단하게 지오코딩 하는 방법 나무위키 정의: 지오코딩(Geocoding)은 고유명칭(주소나 산,호수의 이름등)을 가지고 위도와 경도의 좌표값를 얻는 것을 말한다. 이처럼 고유명칭이나 개별이름등을 가지고 검색하는것과는 달리 반대로 위도와 경도값으로부터 고유명칭을 얻는것은 리버스 지오코딩(reverse Geocoding)이된다. 도로명 주소와 같은 일반적인 주소는 OSM에 적용해서 데이터를 얻기 상당히 까다롭다. 반면에 (x, y) 좌표로 위치를 표현하게 되면 OSM이나 구글맵과 같은 기존의 맵 서비스들에서 더욱 정확한 위치를 찾을 수 있다. 어쨌든, 도로명 주소를 지오코딩하는 방법에 대해 이것저것 찾아봤는데... 주로 네이버, 카카오, 구글과 같은 지도 API의 지오코딩 기능을 빌려다(?) 쓰는 것 같았다. 원래는 네이버 지도 API.. 공감수 1 댓글수 5 2020. 12. 9.
[python] NetworkX로 넷플릭스 유사 영화 추천 알고리즘 구현 자료를 찾다가 캐글에서 꽤나 괜찮은 데이터를 발견했다. 위의 엑셀 파일을 열어보면 다음과 같다. 넷플릭스의 영화들에 대한 정보인데, 영화 제목, 감동, 제작국가, 상영연도, 러닝타임, 간단한 소개 등이 정리 되어 있는 엑셀이다. 이 정보들을 가지고 어떻게 추천 시스템을 만들 수 있을까, Academic/Adar 인덱스가 생각났다. Academic/Adar는 그래프 이론에서 두 노드 간의 인접성을 정량화할 때 사용하는 것인데, 두 노드가 얼마나 가까운지 구하려면 두 노드가 서로 공유하고 있는 이웃의 개수를 살펴보면 된다는 것이다. 위의 식은 두 노드 x, y 에 대해서 두 노드가 가지고 있는 adjacent 노드들의 세트를 반환하는 함수이다. 쨌든 결론은! Academic/Adar와 클러스터링 기법을 사용.. 공감수 1 댓글수 0 2020. 12. 9.
[python, GIS] OSMnx로 도로 네트워크 단순화 한동안 블로그에 글이 뜸했다. 일주일에 적어도 한 두번 이상은 포스팅 하려고 했는데, 코딩 기록 이외에도 해야할 것들이 너무 많아서 도저히 시간이 나지 않았다 ㅠㅠ 겨울방학도 다가오고 있고, 11월보단 조금 여유가 생겨서 이제 다시 꾸준히 포스팅 해야지!! OSMnx 포스팅을 또 시작해보려고 한다. 오늘은 복잡하고 쓸데없이 redundant 한 도로 네트워크의 노드를 제거하는 방법에 대해서 포스팅 해 보려고 한다. 1. 해당 좌표 인근의 도로 네트워크를 모두 시각화 import networkx as nx import osmnx as ox point = 37.858495, -122.267468 G = ox.graph_from_point(point, network_type='drive', dist=500) .. 공감수 0 댓글수 3 2020. 12. 7.
[python, GIS] OSMnx로 지역명을 geodataframe으로 불러오기 GeoPandas는 파이썬에서 지리정보 데이터 처리의 기하하적 연산과 시각화 등을 돕는 패키지이다. 이름으로도 알 수 있듯이, GeoPandas는 Pandas와 비슷하다. geodataframe은 GeoPandas에서 다루는 데이터 프레임을 부르는 단어임! 1. GeoDataFrame으로 불러오기 import osmnx as ox import geopandas as gpd city = ox.geocode_to_gdf('서울특별시, 대한민국') proj_man = ox.project_gdf(city) ax = proj_man.plot(fc='gray', ec='w') _ = ax.axis('off') 2. GIS 데이터 처리하기 city_polygon = city['geometry'] city_bounda.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 11. 6.
[python, GIS] OSMnx를 이용한 최단경로탐색 및 계산 1. 필요한 라이브러리 및 그래프 생성 import osmnx as ox place = 'Piedmont, California, USA' G = ox.graph_from_place(place, network_type='drive') 2. 두 점 간의 (거리기반) 최단경로 찾기 ''' 1. Basic routing by distance ''' # 출발지와 목적지 설정 orig = list(G)[0] dest = list(G)[120] # 거리 기반 최단경로 1개 탐색 route = ox.shortest_path(G, orig, dest, weight='length') fig1_1, ax = ox.plot_graph_route(G, route, route_color='y', route_linewidth=6,.. 공감수 2 댓글수 0 2020. 11. 4.
[python, GIS] OSMnx로 OSM 지도를 그래프로 불러오는 방법 OSMnx 라이브러리를 사용하면 OSM 지도 위의 어떤 도로든 노드-엣지 그래프로 불러올 수 있다. 찾아보니 여러가지 방법이 있는 것 같아서, 오늘은 그 방법들을 포스팅해볼까 한다. 1. 위도 경도 정보를 사용해서 불러오기 (osmnx.graph.graph_from_point) ''' Method1-1: passing a lat-lng point and network distance in meters ''' location_point = (37.791427, -122.410018) G1_1 = ox.graph_from_point(location_point, dist=500, dist_type='network') fig, ax = ox.plot_graph(G1_1, node_color='r') ''' Me.. 공감수 0 댓글수 1 2020. 11. 4.
[python, GIS] OSMnx을 이용한 성남시 도로망 분석 및 시각화 NetworkX에 대해서 이것저것 찾아보다가 OSMnx라는 모듈을 발견했다. Open Street Map의 데이터를 받아서 그래프로 만들어주는 등, NetworkX랑 비슷한 모듈인데 OSM에 접목시켜서 사용할 수 있는 라이브러리인듯 했다. 주로 도시분석이나 도로네트워크분석 등 GIS 분야에서 많이 쓰이는 것 같다. 라이브러리에서 제공하는 함수나 기능들이 꽤나 다양하고, 이것들을 활용하면 GIS 분석을 재밌고 쉽게 할 수 있을 것 같아서 앞으로 몇 주간 찬찬히 공부해 볼 생각이다. 오늘 포스팅 할 내용은 OSMnx 장인? 급인 Geoff Boeing 교수의 깃헙을 많이 참고했다. 공감수 3 댓글수 2 2020. 11. 3.
[python] NetworkX를 이용한 왕좌의 게임 등장인물 네트워크 분석 왕좌의 게임이라는 미드를 한 번도 본적은 없는데, 외국에선 이 왕좌의 게임 내 인물 관계도를 네트워크 분석 예제로 많이 사용하는 듯 하여 자료를 구해봤다. 1. 라이브러리 및 데이터 불러오기 import networkx as nx import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import itertools import os os.chdir('C:/Users/user/Desktop/PyStudy/asoiaf-master/data/') all_books = ['asoiaf-all-edges.csv', 'asoiaf-all-nodes.csv'] li = [] for f in all_books: tmp = pd.read_csv(f) li.append(tmp) 2. .. 공감수 1 댓글수 0 2020. 11. 2.
[python] NetworkX를 사용해서 데이터분석 및 시각화 해보기 NetworkX는 파이썬 기반의 모듈로, 다양한 그래포 알고리즘을 제공한다. 우연히 알게된 라이브러리인데 생각보다 적용할 수 있는 영역이 다양하고, 무엇보다 그래프라는 툴을 사용하면 데이터 간의 상관관계나 연결성 등 분석할 수 있는 카테고리가 상당히 많아진다. 처음엔 데이터에 그래프라는 개념을 접목시킨다는 점이 다소 생소해서 해당 라이브러리에 익숙해지기까지 꽤나 시간이 걸렸지만... 일단 익숙해지고 나니까 그래프의 파워(?)를 느끼고 매우 신기했었다 ㅋㅋ 어쨌든~~ 오늘 사용할 데이터는 바로 이 데이터다. 어디서 얻었는지 기억이 안나는 포켓몬 데이터다. 총 12개의 열이 있고, 행은 포켓몬 종류를 나타낸다. 총 800종이 있다. 포켓몬 종류가 이렇게 많은지 처음 알았음...;; 1. 필요한 라이브러리 불.. 공감수 8 댓글수 5 2020. 11. 2.
[python, folium] 서울 따릉이 대여소 (x,y)좌표 변환 및 지도 시각화 오랜만에 벡터 데이터 다루기~~ 생각보다? 서울에 따릉이 대여소가 진짜 많다. 원래 목표는 유동 인구를 히트맵으로 시각화 한 다음에 그 위에 따릉이 좌표를 찍어 보는게 목표였는데... 히트맵 만드는 과정이 생각보다 까다로워서 일단 맛보기로 따릉이 좌표만 시각화 해봤다. 따릉이 대여소 좌표 데이터는 여기서 받음! : data.seoul.go.kr/dataList/OA-13252/F/1/datasetView.do 서울특별시 공공자전거 대여소 정보 데이터 이용하기-서울특별시 공공자전거 대여소 정보 data.seoul.go.kr 이 파일에서 내가 사용할 정보는 파란 박스의 대여소ID와 빨간 박스의 위도, 경도이다. 대여소 ID는 사용할 줄 알아서 추출하긴 했는데 안씀;; 1. 엑셀 데이터 불러오기 및 특정 컬럼.. 공감수 4 댓글수 1 2020. 10. 9.
[python] 파이썬에서 shape파일을 불러오는 여러 방법들 및 활용 파이썬에서 shape파일을 불러오는 방법은 진짜 다양하다. 어떤 라이브러리(모듈)을 사용하느냐가 관건(?)인데, 이건 뭐... 각자 편한 라이브러리를 쓰면 된다. 1. Fiona 이름이 참 이쁜 라이브러리다. 그러나 메뉴얼은 절대 이쁘지 않다. 쨌든, Fiona로 shape파일을 열어보자. import fiona #라이브러리 가져오기 file = fiona.open("shape 파일명.shp") 파일을 불러왔으니 이 파일을 가지고 활용할 수 있는 방법을 몇 개 소개해볼 것이다. 우선 이제 이 파일에 몇 개의 객체가 들어있고, 이 객체들의 structure는 어떻게 되는지 알아보자. file에는 총 773개의 무언가가 들어있고, 랜덤한 인덱스를 넣어보면 file[1]이라는 객체는 'type', 'id', .. 공감수 0 댓글수 0 2020. 9. 24.
[python, openCV] 이미지 파일에서 특정 픽셀값만 추출하기 영상처리를 하다보면 여러 색이 뒤죽박죽 섞인 이미지에서 특정 색만 추출하고 싶을 때가 있다. 예를 들어 다음과 같은 사진이 있다고 생각해보자. 여기서 60,000이상 되는 지역만 뽑아내고 싶다면 어떻게 해야할까? 우선 그림판에 해당 이미지 파일을 연다. 이건 진짜 꿀팁인데, 이미지에서 특정 픽셀의 색상값을 알고 싶을 때 그림판처럼 빠르고 쉬운 툴이 없다. 빨간색 동그라미는 '색 선택' 툴이다. (과학시간에 한번쯤 써봤을 스포이드 모양) 이 툴을 클릭한 후 내가 뽑고 싶은 색상값의 픽셀을 여드름 짜듯이 찍어준다. 고도의 정밀도를 요구로 하는 작업은 아니니까 대충 찍어주면 된다. 찍었으면, 오른쪽 초록색의 색편집 툴을 클릭한다. 우측 하단의 빨강, 녹색, 파랑에 해당하는 값이 바로 이 픽셀의 색상값이다. s.. 공감수 3 댓글수 0 2020. 9. 21.
[python, shapely] 이미지(raster)에서 폴리곤(vector) 추출하기 이미지(raster)파일, 정확히는 흑백 이미지 파일에서 검정 픽셀을 .shp 파일의 폴리곤으로 추출해보자. 우선 필요한 라이브러리부터 import 해준다. import os import cv2 from shapely.geometry import Polygon import numpy as np import geopandas as gpd shapely는 다각형, 선, 점의 벡터 파일을 다룰 때 사용하기 용이한 라이브러리이다. 비슷한 기능을 하는 라이브러리로는 geopandas, fiona등이 있는데 나는 shapely가 편하더라... shapely.readthedocs.io/en/latest/manual.html 에서 메뉴얼을 참고! shapely는 정말 다양한 함수를 제공한다. 잘만 사용하면 벡터 파일을.. 공감수 1 댓글수 1 2020. 9. 21.
[python, PIL] 직사각형에서 정사각형 이미지로 변환하기 딥러닝이나 영상 처리를 하다보면 입력데이터로 정사각형을 넣어줘야 하는데, 내가 가진 데이터가 정사각형이 아닌 경우가 많다. 폴더 안의 수많은 데이터 중에서 정사각형이 아닌 이미지들만 뽑아서 정사각형의 이미지로 만들어 반환하려면 어떻게 해야할까? (이미지를 늘이지 않고) 코드를 설명하기에 앞서, 이 작업에 필요한 라이브러리를 import해오자. import os from PIL import Image 우선적으로 폴더 안의 파일들을 불러오자. os.chdir('폴더 경로') #해당 폴더로 이동 files = os.listdir(os.getcwd()) #현재 폴더에 있는 모든 파일을 list로 불러오기 해당 폴더로 이동 후에 '폴더 경로'안에 있는 모든 파일을 files라는 list에 불러왔다. 이 list안.. 공감수 2 댓글수 0 2020. 9. 21.

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