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Day 22

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@ktdatascience

【Python】 Pillowで始める画像処理入門 - 基本操作から実践まで

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はじめに

PILとPillowの関係

PIL (Python Imaging Library) は、Pythonで画像処理を行うための歴史あるライブラリです。しかし、PIL自体は2011年を最後に更新が止まってしまいました。

そこで登場したのが Pillow です。PillowはPILの後継プロジェクトとして開発され、現在も活発にメンテナンスされています。PillowはPILと互換性を保ちながら、新しいPythonバージョンや画像形式に対応しています。

Pillowでできること

Pillowを使うと、以下のような画像処理が可能になります。

  • 画像の入出力: JPEG、PNG、GIF、BMP、TIFFなど、多様な形式に対応
  • 画像の編集: リサイズ、回転、トリミング、反転
  • 画像の加工: フィルター適用、明るさ調整、カラーモード変換
  • 画像の生成: 新規画像の作成、図形や文字の描画

Webアプリケーションでのサムネイル生成、機械学習での画像前処理、データ分析での可視化など、幅広い場面で活用されています。

インストール方法

Pillowはpipコマンドで簡単にインストールできます。

pip install Pillow

インストール後、以下のコードで正しくインストールされたか確認できます。

from PIL import Image
print(Image.__version__)

コード内ではPILという名前でインポートしますが、これはPILとの互換性を保つための設計です。実際にインストールするのはPillowパッケージです。

Pillowの基本操作

画像の読み込みと保存

まずは画像ファイルを読み込んで、別の名前で保存してみましょう。

from PIL import Image

# 画像を読み込む
img = Image.open('sample.jpg')

# 画像を保存する
img.save('output.jpg')

Image.open()は画像ファイルを開き、画像オブジェクトを返します。このオブジェクトに対して様々な処理を行い、最後にsave()で保存します。

画像サイズの確認

画像の基本情報を確認する方法を見ていきましょう。

from PIL import Image

img = Image.open('sample.jpg')

# サイズ（幅, 高さ）
print(f"サイズ: {img.size}")  # 例: (1920, 1080)

# 幅と高さを個別に取得
width, height = img.size
print(f"幅: {width}px, 高さ: {height}px")

# 画像形式
print(f"形式: {img.format}")  # 例: JPEG

# カラーモード
print(f"モード: {img.mode}")  # 例: RGB

カラーモードは画像の色の表現方法を示します。

  • RGB: フルカラー（赤・緑・青の3チャンネル）
  • RGBA: フルカラー + 透明度
  • L: グレースケール（白黒）
  • 1: 二値画像（完全な白か黒）

画像形式の変換

異なる形式で保存する際は、save()の引数にファイル名を指定するだけです。拡張子から自動的に形式が判断されます。

from PIL import Image

# JPEGファイルを読み込む
img = Image.open('sample.jpg')

# PNG形式で保存
img.save('output.png')

# GIF形式で保存
img.save('output.gif')

特定の形式を明示的に指定することもできます。

# 形式を明示的に指定
img.save('output.png', format='PNG')

画像の編集

リサイズ（サイズ変更）

画像のサイズを変更する際はresize()メソッドを使います。

from PIL import Image

img = Image.open('sample.jpg')

# 新しいサイズを指定（幅, 高さ）
new_size = (800, 600)
img_resized = img.resize(new_size)

img_resized.save('resized.jpg')

高品質なリサイズを行う場合は、リサンプリングアルゴリズムを指定します。

# LANCZOSアルゴリズムで高品質リサイズ
img_resized = img.resize((800, 600), Image.Resampling.LANCZOS)

リサンプリングアルゴリズムは画像の品質を左右します。

  • LANCZOS: 最高品質（処理時間は長い）
  • BICUBIC: 高品質
  • BILINEAR: 標準的な品質
  • NEAREST: 最速だが品質は低い

アスペクト比（縦横比）を保ったままリサイズする場合はthumbnail()が便利です。

# アスペクト比を保ったまま、指定サイズ内に収める
img.thumbnail((800, 600))
img.save('thumbnail.jpg')

回転

画像を回転させるにはrotate()メソッドを使います。

from PIL import Image

img = Image.open('sample.jpg')

# 反時計回りに90度回転
img_rotated = img.rotate(90)
img_rotated.save('rotated_90.jpg')

# 時計回りに90度回転（-90度指定）
img_rotated = img.rotate(-90)
img_rotated.save('rotated_minus90.jpg')

# 45度回転
img_rotated = img.rotate(45)
img_rotated.save('rotated_45.jpg')

回転時に生じる余白を透明にするにはexpandオプションを使います。

# 画像全体が収まるようにキャンバスを拡大
img_rotated = img.rotate(45, expand=True)

より簡単に90度単位で回転させるにはtranspose()が便利です。

from PIL import Image

img = Image.open('sample.jpg')

# 反時計回りに90度
img_rotated = img.transpose(Image.ROTATE_90)

# 時計回りに90度
img_rotated = img.transpose(Image.ROTATE_270)

# 180度回転
img_rotated = img.transpose(Image.ROTATE_180)

トリミング（切り抜き）

画像の一部を切り出すにはcrop()メソッドを使います。引数には切り出す範囲を(左, 上, 右, 下)の形式で指定します。

from PIL import Image

img = Image.open('sample.jpg')

# 座標(100, 100)から(500, 500)までを切り出す
# (左, 上, 右, 下)
box = (100, 100, 500, 500)
img_cropped = img.crop(box)
img_cropped.save('cropped.jpg')

画像の中央部分を切り出す例を見てみましょう。

from PIL import Image

img = Image.open('sample.jpg')
width, height = img.size

# 中央の400x400ピクセルを切り出す
crop_size = 400
left = (width - crop_size) // 2
top = (height - crop_size) // 2
right = left + crop_size
bottom = top + crop_size

img_cropped = img.crop((left, top, right, bottom))
img_cropped.save('center_cropped.jpg')

反転

画像を反転させるにはtranspose()メソッドを使います。

from PIL import Image

img = Image.open('sample.jpg')

# 左右反転
img_flipped = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
img_flipped.save('flipped_lr.jpg')

# 上下反転
img_flipped = img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
img_flipped.save('flipped_tb.jpg')

画像の加工

フィルターの適用

PillowにはImageFilterモジュールが用意されており、様々なフィルターを簡単に適用できます。

from PIL import Image, ImageFilter

img = Image.open('sample.jpg')

# ぼかし
img_blur = img.filter(ImageFilter.BLUR)
img_blur.save('blur.jpg')

# 輪郭検出
img_contour = img.filter(ImageFilter.CONTOUR)
img_contour.save('contour.jpg')

# シャープ化
img_sharp = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
img_sharp.save('sharp.jpg')

# エッジ強調
img_edge = img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
img_edge.save('edge_enhance.jpg')

より強いぼかし効果を得たい場合はGaussianBlurを使います。

# ガウシアンぼかし（radius=10）
img_blur = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=10))

主なフィルターの種類は以下の通りです。

  • BLUR: 標準的なぼかし
  • GaussianBlur: ガウシアンぼかし（より自然）
  • SHARPEN: シャープ化
  • SMOOTH: 滑らかに
  • CONTOUR: 輪郭検出
  • EDGE_ENHANCE: エッジ強調
  • EMBOSS: エンボス効果

明るさ・コントラストの調整

画像の明るさやコントラストを調整するには、ImageEnhanceモジュールを使います。

from PIL import Image, ImageEnhance

img = Image.open('sample.jpg')

# 明るさを調整（1.0が元の明るさ）
enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
img_bright = enhancer.enhance(1.5)  # 1.5倍明るく
img_bright.save('bright.jpg')

img_dark = enhancer.enhance(0.5)  # 0.5倍暗く
img_dark.save('dark.jpg')

# コントラストを調整
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
img_contrast = enhancer.enhance(2.0)  # コントラストを2倍に
img_contrast.save('high_contrast.jpg')

# 彩度を調整
enhancer = ImageEnhance.Color(img)
img_saturated = enhancer.enhance(1.5)  # 彩度を1.5倍に
img_saturated.save('saturated.jpg')

img_grayscale = enhancer.enhance(0.0)  # 彩度0でグレースケール
img_grayscale.save('desaturated.jpg')

enhance()メソッドの引数の意味は以下の通りです。

  • 1.0: 元の画像のまま
  • 1.0より大きい: 効果を強める
  • 0.0〜1.0: 効果を弱める
  • 0.0: 効果を完全に除去

カラーモードの変換

画像のカラーモードを変換するにはconvert()メソッドを使います。

from PIL import Image

img = Image.open('sample.jpg')

# グレースケール（白黒）に変換
img_gray = img.convert('L')
img_gray.save('gray.jpg')

# 二値画像（完全な白黒）に変換
img_bw = img.convert('1')
img_bw.save('bw.jpg')

# RGBからRGBAに変換（透明度チャンネルを追加）
img_rgba = img.convert('RGBA')
img_rgba.save('rgba.png')

主なカラーモードは以下の通りです。

  • RGB: フルカラー（24ビット）
  • RGBA: フルカラー + 透明度（32ビット）
  • L: グレースケール（8ビット）
  • 1: 二値画像（1ビット）
  • CMYK: 印刷用カラー

画像の生成

新規画像の作成

Pillowでは新しい画像を一から作成することもできます。

from PIL import Image

# 800x600の赤色画像を作成
img = Image.new('RGB', (800, 600), color='red')
img.save('red_image.jpg')

# RGB値で色を指定
img = Image.new('RGB', (800, 600), color=(100, 150, 200))
img.save('custom_color.jpg')

# 透明な画像を作成
img = Image.new('RGBA', (800, 600), color=(255, 255, 255, 0))
img.save('transparent.png')

Image.new()の引数は以下の通りです。

  1. カラーモード（RGB、RGBAなど）
  2. サイズ（幅, 高さ）
  3. 背景色（オプション）

図形や文字の描画

画像に図形や文字を描画するには、ImageDrawモジュールを使います。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 白い背景の画像を作成
img = Image.new('RGB', (800, 600), color='white')

# 描画オブジェクトを作成
draw = ImageDraw.Draw(img)

# 長方形を描画
draw.rectangle((100, 100, 300, 200), fill='blue', outline='black', width=3)

# 円を描画
draw.ellipse((400, 100, 600, 300), fill='red', outline='black', width=3)

# 線を描画
draw.line((100, 400, 700, 400), fill='green', width=5)

# テキストを描画
draw.text((100, 500), 'Hello, Pillow!', fill='black')

img.save('drawing.jpg')

より大きなフォントでテキストを描画する場合は、フォントファイルを指定します。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

img = Image.new('RGB', (800, 600), color='white')
draw = ImageDraw.Draw(img)

# フォントを指定（サイズ40）
try:
    font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 40)
except:
    # フォントが見つからない場合はデフォルトフォント
    font = ImageFont.load_default()

draw.text((100, 100), 'Hello, Pillow!', fill='black', font=font)
img.save('text_with_font.jpg')

描画できる図形の種類は以下の通りです。

  • rectangle(): 長方形
  • ellipse(): 楕円・円
  • line(): 直線
  • polygon(): 多角形
  • arc(): 円弧
  • text(): テキスト

実践的な使用例

サムネイル画像の一括生成

複数の画像を一括でサムネイル化する例を見てみましょう。

from PIL import Image
import os

def create_thumbnails(input_dir, output_dir, size=(200, 200)):
    """
    指定ディレクトリ内の全画像をサムネイル化
    
    Args:
        input_dir: 入力画像のディレクトリ
        output_dir: 出力先ディレクトリ
        size: サムネイルのサイズ（幅, 高さ）
    """
    # 出力先ディレクトリがなければ作成
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    
    # 対応する画像形式
    extensions = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp')
    
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.lower().endswith(extensions):
            try:
                # 画像を開く
                img_path = os.path.join(input_dir, filename)
                img = Image.open(img_path)
                
                # サムネイル化（アスペクト比を保持）
                img.thumbnail(size, Image.Resampling.LANCZOS)
                
                # 保存（ファイル名に_thumbを追加）
                name, ext = os.path.splitext(filename)
                output_path = os.path.join(output_dir, f"{name}_thumb{ext}")
                img.save(output_path)
                
                print(f"処理完了: {filename}")
            except Exception as e:
                print(f"エラー（{filename}）: {e}")

# 使用例
create_thumbnails('images', 'thumbnails', size=(200, 200))

画像に透かし（ウォーターマーク）を追加

画像に透かし文字を追加する例です。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def add_watermark(input_path, output_path, text='© 2024'):
    """
    画像に透かしテキストを追加
    
    Args:
        input_path: 入力画像のパス
        output_path: 出力先のパス
        text: 透かしテキスト
    """
    # 画像を開く
    img = Image.open(input_path).convert('RGBA')
    
    # 透明なレイヤーを作成
    txt_layer = Image.new('RGBA', img.size, (255, 255, 255, 0))
    
    # 描画オブジェクトを作成
    draw = ImageDraw.Draw(txt_layer)
    
    # フォントを設定
    try:
        font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 50)
    except:
        font = ImageFont.load_default()
    
    # テキストのサイズを取得
    bbox = draw.textbbox((0, 0), text, font=font)
    text_width = bbox[2] - bbox[0]
    text_height = bbox[3] - bbox[1]
    
    # 右下に配置
    x = img.width - text_width - 20
    y = img.height - text_height - 20
    
    # 半透明の白文字で描画
    draw.text((x, y), text, fill=(255, 255, 255, 128), font=font)
    
    # レイヤーを合成
    watermarked = Image.alpha_composite(img, txt_layer)
    
    # RGB形式に変換して保存
    watermarked = watermarked.convert('RGB')
    watermarked.save(output_path)
    print(f"透かし追加完了: {output_path}")

# 使用例
add_watermark('sample.jpg', 'watermarked.jpg', '© 2024 Sample')

この例では、以下のテクニックを使っています。

  • 透明なレイヤーを作成してテキストを描画
  • alpha_composite()で元画像とレイヤーを合成
  • テキストの透明度を調整（fill=(255, 255, 255, 128)の128が透明度）

まとめ

Pillowは、Pythonで画像処理を行うための強力なライブラリです。この記事では以下の内容を解説しました。

基本操作

  • 画像の読み込み・保存
  • サイズや形式の確認
  • 画像形式の変換

画像の編集

  • リサイズとサムネイル化
  • 回転と反転
  • トリミング

画像の加工

  • フィルターの適用
  • 明るさ・コントラストの調整
  • カラーモードの変換

画像の生成

  • 新規画像の作成
  • 図形やテキストの描画

実践例

  • サムネイル画像の一括生成
  • 透かしの追加

Pillowは直感的なAPIを持ち、少ないコードで多様な画像処理が実現できます。Webアプリケーション、データ分析、機械学習など、様々な場面で活用してみてください。

より詳しい情報は公式ドキュメントをご覧ください。

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