꽃사진탐색기
load_sample_image → Image.fromarray → size/mode 점검 → thumbnail/resize 비교 → 메타데이터 검증 함수 흐름.
Web에서 바로 편집·실행실행 뒤 강한 검증이 자동으로 이어집니다.
01
1단계. ndarray → Pillow Image
sklearn load_sample_image로 받은 ndarray를 Image.fromarray로 Pillow Image 객체로 변환하고 객체 타입을 확인합니다.
- Pillow size가 (width, height)고 NumPy shape의 (height, width)와 반대임을 확인합니다.
- mode 문자열(RGB, L, RGBA)이 색공간을 어떻게 표현하는지 봅니다.
- thumbnail은 비율 유지 + in-place, resize는 정확 크기 + 새 객체임을 직접 비교합니다.
- validateImageInfo로 입력 안전을 함수 입구에서 강제합니다.
직접 해보기china 샘플로 chinaImage를 만들고 type 이름이 'JpegImageFile'가 아니라 'Image'인지 확인하세요.
from PIL import Image
from sklearn.datasets import load_sample_image
flowerArray = load_sample_image('flower.jpg')
flowerImage = Image.fromarray(flowerArray)
{
'arrayType': type(flowerArray).__name__,
'imageType': type(flowerImage).__name__,
'arrayShape': flowerArray.shape,
}