Pythonの画像処理ライブラリ

エンジニアにとって、画像処理ライブラリの選定は単なる実装効率の話に留まらず、パフォーマンス、保守性、スケーラビリティといった観点でも極めて重要です。本稿では、Pythonで主に使用される画像処理関連ライブラリについて、特徴、ユースケース、選定指針を整理し、プロダクションおよび研究環境での最適解を導く一助とします。

ライブラリ別の特徴とユースケース

Pillow

用途：軽量な画像読み書き・変換・簡易加工
特徴：JPEG/PNG/BMPなど多数の形式対応、文字描画、Exif情報操作、GUIとの親和性が高い
適用例：Webアプリの画像アップロード処理、サムネイル生成、軽量スクリプト

OpenCV

用途：コンピュータビジョン全般、リアルタイム処理
特徴：C++ベースの高性能ライブラリ。フィルタリング、特徴抽出、輪郭検出、顔検出など高機能なAPIを網羅。動画・Webカメラ対応
適用例：リアルタイム顔認識、物体追跡、映像フィルタリング

NumPy

用途：画像を数値配列として直接操作
特徴：低レベルの画像処理や数値変換に最適。PillowやOpenCVと併用されることが多い
適用例：フィルター演算、ヒストグラム操作、カスタム前処理

TensorFlow

用途：深層学習（画像分類、物体検出、セグメンテーション）
特徴：tf.imageを用いた高性能前処理、TFLiteやTFServingなどの本番向け機能が豊富、Google製のフレームワーク、画像をテンソルとして扱う
適用例：モバイル向け画像認識、クラウドベースのAI API開発

PyTorch

用途：深層学習、研究・プロトタイプ開発
特徴：動的グラフによる柔軟な記述、torchvisionによる豊富な変換機能、HuggingFaceとの親和性、NumPyライクな操作性、Facebook製のフレームワーク
適用例：研究用途の画像モデル、トランスフォーマーモデル開発

PillowとOpenCVの選択観点

観点	Pillow	OpenCV
軽量性	◎（数MB）	△（100MB以上）
APIの簡潔さ	◎	△（やや学習コストあり）
パフォーマンス	△	◎（C++ベース）
機能の幅	△	◎（ビジョン処理全般）
GUI環境依存	なし	一部関数に依存（imshowなど）

選定指針：

軽量な加工・入出力処理が目的 → Pillow
物体検出、リアルタイム映像処理、特徴点抽出などが目的 → OpenCV

TensorFlowとPyTorchの選択観点

観点	TensorFlow	PyTorch
モデル開発の柔軟性	△（Keras依存）	◎（NumPyライク）
デバッグ性	△	◎（動的グラフ）
本番運用・スケーラビリティ	◎（TFLite, TFServing）	△（TorchScript等はやや複雑）
研究コミュニティ支持	△	◎（論文多数）
クラウド親和性	◎（GCP）	〇（AWS, Azureも可）

選定指針：

研究・プロトタイピング → PyTorch
商用サービス、スケーラブルなクラウドデプロイ → TensorFlow

豆知識

OpenCVのimshow()はGUI環境がないとクラッシュする。サーバ環境ではcv2.imwrite()で画像出力を推奨。
PillowはRGB、OpenCVはBGR表現のため、ライブラリ間の画像渡しでチャンネル順に注意。
PyTorchのDataLoaderとtorchvision.transformsは前処理を逐次的に定義できるため、Augmentationの試行錯誤が高速。
TensorFlowではtf.dataパイプラインにtf.imageを組み込むことでGPU上での前処理が可能。

その他の画像処理ライブラリ（紹介）

scikit-image：NumPyベースの画像処理アルゴリズム集。ラベリング、スケルトン化、エッジ検出などに特化。
imageio：画像・動画の入出力に特化した軽量ライブラリ。GIFやTIFFの扱いが容易。
Albumentations：データ拡張ライブラリ。高速かつ柔軟な画像Augmentationが可能で、PyTorchやTensorFlowと併用される。
Kornia：PyTorchベースの画像処理ライブラリ。OpenCVライクな機能をGPU上で高速に動作させられる。
SimpleITK：医療画像（DICOMなど）向け処理に特化。3D画像やボリュームデータにも対応。

画像処理は手法・データ・目的によって必要なツールが変わります。エンジニアの成熟度が高いほど、"目的に最適な道具"を選ぶ意識が問われます。ぜひ各ライブラリの強みを活かし、精度と開発効率の両立を図ってください。