1. PIL とは何か
PIL（Python Imaging Library） は、Python における定番の画像処理ライブラリです。
現在はメンテナンスが終了しており、実際に使うのは後継の Pillow です。
PIL = 概念名
Pillow = 現役で使う実装
pip install pillow
from PIL import Image
2. なぜ今でも PIL（Pillow）なのか
PIL は最新の画像処理アルゴリズムを競うライブラリではありません。
しかし、エンジニアが現場で本当に困る部分を、最小コストで解決してくれます。
PIL が向いている用途
- Selenium / Playwright のスクリーンショット処理
- CAPTCHA や簡易 OCR 前処理
- 自動化ツール・PoC
- 画像のリサイズ・形式変換・注釈付け
「速く書けて、壊れにくい」
これが PIL の最大の価値です。
3. Image オブジェクトがすべての中心
from PIL import Image
img = Image.open("input.png")
よく使う属性
img.size # (width, height)
img.format # PNG / JPEG / WEBP
img.mode # RGB / RGBA / L
mode の意味
| mode | 内容 |
|---|---|
| RGB | 通常のカラー画像 |
| RGBA | 透明度付き |
| L | グレースケール |
| 1 | 白黒 |
4. 開く・保存する・形式変換（超頻出）
PNG → JPG（透明を除去）
img = Image.open("image.png").convert("RGB")
img.save("image.jpg", quality=90)
圧縮して保存
img.save("out.jpg", optimize=True, quality=80)
👉 自動化やバッチ処理では毎日のように使います。
5. Resize / Crop（自動化の要）
サイズ変更
img.resize((300, 200))
アスペクト比を保つ（推奨）
img.thumbnail((300, 300))
切り抜き
img.crop((left, top, right, bottom))
Selenium で CAPTCHA や DOM の一部を切り出す場合、
crop は必須スキルです。
6. 画像に描画する（デバッグ・証跡に強い）
from PIL import ImageDraw, ImageFont
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.rectangle((50, 50, 200, 120), outline="red", width=3)
draw.text((60, 60), "Login", fill="blue")
フォント指定
font = ImageFont.truetype(
"/System/Library/Fonts/Supplemental/Arial.ttf",
24
)
draw.text((60, 100), "Password", font=font, fill="black")
用途例：
- テスト結果のスクリーンショット注釈
- セキュリティレポート用の強調表示
- DOM 範囲の可視化
7. PIL × Selenium：実戦で最も使われる組み合わせ
import io
from PIL import Image
png = driver.get_screenshot_as_png()
img = Image.open(io.BytesIO(png))
CAPTCHA 部分だけ切り出す
captcha = img.crop((x1, y1, x2, y2))
captcha.save("captcha.png")
ブラウザ操作は Selenium、視覚処理は PIL
役割分担が非常にきれいです。
8. フィルタと前処理（OCR・セキュリティ用途）
from PIL import ImageFilter
gray = img.convert("L")
blur = gray.filter(ImageFilter.BLUR)
edge = gray.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
- OCR の前処理
- CAPTCHA のノイズ除去
- 単純な特徴強調
このレベルなら OpenCV は不要です。
9. セキュリティ分野での PIL の実用例
CAPTCHA 対応
- グレースケール化
- 二値化
- ノイズ軽減
画像ハッシュ（反爬・重複検知）
import imagehash
hash = imagehash.average_hash(img)
自動化証跡の生成
- ログイン成功箇所を赤枠で表示
- 時刻・URL を画像に直接描画
10. PIL と OpenCV の使い分け
| 用途 | PIL | OpenCV |
|---|---|---|
| 自動化・スクリプト | ◎ | △ |
| 学習コスト | ◎ | △ |
| OCR 前処理 | ○ | ◎ |
| 高度な画像解析 | ✕ | ◎ |
結論
ツール開発・自動化 → PIL
画像アルゴリズム・CV → OpenCV
11. 実務でのベストプラクティス
- JPG 保存前は必ず
.convert("RGB") -
find_pixel的な手書きループは避ける - PIL は「画像の glue layer」と割り切る
- Selenium と組み合わせて真価を発揮
まとめ
PIL（Pillow）は派手ではありません。
しかし、
「短いコードで、確実に仕事を終わらせる」
という点で、今も現役のライブラリです。
自動化・セキュリティ・社内ツールを書くエンジニアにとって、
PIL は一生モノの基礎スキルと言っていいでしょう。