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。