〜研究・品質管理・画像検査で使える実務レベルのカラー解析〜
🟦 はじめに
研究・品質管理・検査業務などでは、複数の画像から
1. 平均RGB（R/G/B の平均）
2. Lab色空間（L, a, b）の平均・標準偏差
3. 画像ごとの差の比較
4. 結果のCSV出力
を行いたいシーンが多くあります。
しかし、これを手作業で行うのは非常に面倒です。
そこで本記事では、
Google Colaboratory を使って大量の画像を自動解析 → CSV化するツール
をPythonで作ります。
Google Colaboratory なので環境構築は不要。
ZIPで画像群をアップロードするだけで、自動で数値が計算されます。
🟩 1. 必要ライブラリのインストール
🟧 2. 画像をアップロード（ZIP推奨）
Google Colaboratory では以下のようにファイルをアップロードできます。
🔵 3. RGB → Lab 変換関数を定義する
🟡 4. 平均RGB / Lab（mean + std）を計算する関数
🟪 5. すべての画像を一括処理→DataFrame化→CSV出力
🧾 6. CSVファイルをダウンロード
🟦 7. 解析結果のイメージ（例）
このように、各画像の色特徴を一目で比較できます。
🟩 8. まとめ
本記事では、Google Colaboratory 上で、
1. 複数画像の読み込み
2. RGB / Lab の平均
3. 標準偏差（色のばらつき）
4. CSVへの自動書き出し
を行う実務レベルの一括カラー解析ツールを作成しました。
品質管理、検査業務、研究用途、色比較、濃度推定の前処理など、
幅広い場面でそのまま使える内容になっています。
必要に応じてこのコードを拡張し、
ROI抽出や濃度予測モデルなどにも応用可能です。
皆さんもぜひ参考にしてみてください。