한 장을 여러 재료로 바꾸기

한 장의 출력물을 다시 사용할 수 있는 시각 재료로 바꾸기

FORMAT

50 MIN + 10 MIN EXTENSION (기본 50분 / 확장 60분)

CORE

원본 보존, 자르기, 크기 변경, 회전

NEXT

변형한 작업본을 RGBA 레이어로 합성하기

• 0-5 min6주차 연결

  함수의 출력을 다음 작업의 입력으로 다시 해석합니다.

• 5-14 min파일과 객체

  열기, 모드 변환, 복사와 원본 보존의 흐름을 읽습니다.

• 14-25 min자르기

  네 경계 좌표로 필요한 영역을 선택하고 공식 사례를 분석합니다.

• 25-35 min크기 변경

  픽셀 크기, 비율, 리샘플링을 결과와 연결합니다.

• 35-44 min회전

  각도, 확장된 경계, 투명 여백을 비교합니다.

• 44-50 min안전한 파이프라인

  전체 순서와 대표 오류를 점검하고 핵심 문장을 정리합니다.

0-5분 · 6주차의 출력은 7주차의 입력이다

6주차에는 create_poster()라는 함수를 만들고 서로 다른 매개변수를 넣어 세 장의 PNG를 저장했습니다. 6주차에서는 그 PNG가 출력이었습니다. 7주차에서는 같은 파일을 Image.open()으로 불러와 다음 과정의 입력으로 사용합니다. 프로그래밍의 결과는 끝점이 아니라 다음 작업의 재료가 될 수 있습니다.

5-14분 · 파일과 Image 객체를 구분하기

이미지 파일은 컴퓨터나 Colab 저장 공간에 있는 .png, .jpg 자료입니다. 경로와 파일명을 통해 찾습니다. 반면 Image 객체는 Python이 현재 메모리에서 다룰 수 있도록 읽어 놓은 이미지입니다. 파일을 서랍 속 종이라고 본다면, 객체는 책상 위에 펼쳐 놓은 작업본에 가깝습니다.

from PIL import Image

source_path = "week06_my_poster.png"

with Image.open(source_path) as opened_image:
    source_image = opened_image.convert("RGBA")

working_image = source_image.copy()

Image.open(source_path)는 경로에 있는 파일을 엽니다. convert("RGBA")는 뒤의 합성 과정에서 투명도를 사용할 수 있도록 색상 모드를 통일합니다. copy()로 만든 working_image는 작업본이고, source_image는 비교를 위해 보존하는 원본입니다. 이후 저장할 결과물도 다른 파일명으로 구분합니다.

14-25분 · crop()으로 필요한 영역 선택하기

crop()은 이미지를 임의로 찢는 명령이 아니라, 사각형 경계 안의 픽셀을 선택해 새 이미지로 만드는 명령입니다. 경계 상자는 (left, top, right, bottom), 즉 왼쪽·위·오른쪽·아래 순서로 읽습니다.

crop_box = (170, 170, 730, 730)
cropped_image = working_image.crop(crop_box)

선택 결과의 너비는 right - left = 560, 높이는 bottom - top = 560입니다. 오른쪽 값은 왼쪽 값보다, 아래쪽 값은 위쪽 값보다 커야 합니다. 네 숫자를 한꺼번에 바꾸지 않고 먼저 왼쪽과 위를 정한 뒤, 원하는 너비와 높이를 더하는 방식이 안전합니다.

공식 사례: 사진을 다시 배열해 새로운 문맥 만들기

포토몽타주는 서로 다른 사진 조각을 자르고 결합해 하나의 이미지를 구성하는 방식입니다. MoMA의 공식 용어 페이지에는 여러 포토몽타주 작품과 작가가 정리되어 있습니다. 특히 한나 회흐는 대중매체의 이미지와 문자를 잘라 재결합하며 기존 이미지의 문맥을 비판적으로 바꾸었습니다.

25-35분 · resize()로 픽셀 크기와 비율 바꾸기

resize()는 출력 이미지의 가로와 세로 픽셀 수를 직접 정합니다. resize((420, 420))는 너비 420픽셀, 높이 420픽셀의 새 이미지를 만듭니다. 원본의 가로세로 비율과 목표 크기의 비율이 다르면 형태가 늘어나거나 눌려 보입니다.

target_size = (420, 420)
resized_image = cropped_image.resize(
    target_size,
    Image.Resampling.LANCZOS,
)

Image.Resampling.LANCZOS는 크기를 줄이거나 늘릴 때 주변 픽셀을 참고하여 새 픽셀을 계산하는 방식입니다. 이 이름을 외울 필요는 없습니다. “크기가 바뀌면 픽셀을 다시 계산해야 하며, 여기서는 이미지 축소에 적합한 준비된 방식을 선택한다”라고 이해하면 충분합니다.

왜곡은 항상 오류가 아닙니다. 의도적으로 길게 늘여 긴장감을 만들 수도 있습니다. 중요한 것은 결과를 모르고 비율을 바꾸는 것과, 예상한 효과를 위해 비율을 선택하는 것을 구분하는 일입니다.

35-44분 · rotate()로 방향과 경계 바꾸기

rotate()의 양수 각도는 기본적으로 반시계 방향 회전입니다. rotate(18)은 이미지를 18도 돌립니다. 회전한 모서리가 기존 사각형 경계를 넘어가므로 expand=True로 결과를 담을 새 경계를 넓혀야 잘리지 않습니다.

rotated_image = resized_image.rotate(
    18,
    expand=True,
    resample=Image.Resampling.BICUBIC,
    fillcolor=(0, 0, 0, 0),
)

• 18: 반시계 방향으로 18도 회전합니다.
• expand=True: 회전한 전체 형태가 들어오도록 결과 경계를 확장합니다.
• BICUBIC: 비스듬한 가장자리의 픽셀을 다시 계산합니다.
• fillcolor=(0, 0, 0, 0): 새로 생긴 바깥 영역을 완전 투명하게 둡니다.

44-50분 · 원본에서 결과물까지 안전하게 연결하기

각 명령을 따로 이해했다면 이제 순서를 연결합니다. 아래 코드는 원본 파일을 열어 RGBA로 통일하고, 작업본을 만든 뒤 자르기·크기 변경·회전을 차례로 적용해 새 파일명으로 저장합니다.

from PIL import Image

source_path = "week06_my_poster.png"
result_path = "week07_transformed_layer.png"

with Image.open(source_path) as opened_image:
    source_image = opened_image.convert("RGBA")

working_image = source_image.copy()
cropped_image = working_image.crop((170, 170, 730, 730))
resized_image = cropped_image.resize(
    (420, 420),
    Image.Resampling.LANCZOS,
)
result_image = resized_image.rotate(
    18,
    expand=True,
    fillcolor=(0, 0, 0, 0),
)
result_image.save(result_path)

수업 후 개별 복습

50-60분 · 같은 원본으로 세 편집안 비교하기

확장 시간에는 원본을 바꾸지 않고 자르기 영역, 목표 크기, 회전 각도만 달리한 세 안을 비교합니다. 먼저 결과를 예측하고 시각 자료를 다시 본 뒤 어떤 안이 다음 교시의 합성 레이어로 적합한지 선택합니다.

참고 자료

• Pillow 공식 문서: Image 모듈open, copy, crop, resize, rotate와 이미지 객체가 새 결과를 만드는 방식의 공식 설명
• Pillow 공식 핸드북: Concepts이미지 모드, 크기, 좌표계와 색상 값의 기본 개념
• MoMA: Photomontage포토몽타주와 관련 작품을 확인할 수 있는 미술관 공식 용어 페이지
• MoMA: Hannah Höch이미지와 문자를 재결합한 포토몽타주 작업의 공식 작가 소개와 소장품 기록