출력 결과를 보니 OpenCV에서 해당 이미지 파일을 numpy.ndarray로 불러왔네요. 앞에서는 이미지를 픽셀 단위의 숫자들로 구성할 수 있음을 살펴보았습니다. 이러한 숫자들은 그 수가 매우 많기 때문에 효율적으로 저장하고 관리해야 합니다. 파이썬의 기본 자료형인 리스트는 매우 편리하지만, 연산할 때 다른 언어에 비해 느리다는 단점이 있습니다. 따라서 이미지 전체 픽셀에 대해 연산을 해야 하는 상황처럼 연산량이 많아진다면 기본 자료형인 리스트가 아닌 NumPy의 numpy.ndarray를 사용하면 속도가 빨라지고, 더 적은 메모리 공간을 차지하기 때문에 연산할 때 큰 이점이 있습니다. NumPy 라이브러리는 파이썬 도구이지만, 마치 C 언어에서 처리하는 것과 같은 속도로 각 연산을 처리해줍니다. 또 추후 데이터를 GPU 연산 장치로 옮길 때도 효율적입니다.

현재는 조금 단순한 이미지를 먼저 다뤄보기 위해 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 인수를 주어 이미지를 흑백으로 받아왔습니다. 이어서 이미지를 출력해보겠습니다.

from google.colab.patches import cv2_imshow
cv2_imshow(image)