はじめに
Pythonでの画像処理には様々なライブラリが利用可能ですが、その中でもPillow（PIL）は最も基本的かつ広く使われているライブラリの一つです。このライブラリを使うことで、画像の読み込み、編集、保存といった基本的な操作から、フィルタリング、リサイズ、回転などの高度な処理まで行うことができます。本記事では、Pillowの基本的な使い方と主要な機能について解説します。
PythonのPILによる画像の処理方法
コード & 解説
モジュールのインポート
画像の読み込みと表示
Image.open(‘ファイル名’)を使用して、カレントディレクトリにある画像を読み込むことができます。Jupyter Notebook上では、変数を入力するだけで画像が自動的に表示されます。
白黒画像への変換
Image.convert(‘L’)で白黒画像に変換できます。
画像の保存
im_L.save(‘ファイル名’)で画像を保存できます。
サムネイルの作成
.thumbnail()メソッドで、引数として画像のサイズを指定すれば、サムネイルが生成できます。
画像のカット＆ペースト
画像の切り取りはcrop()メソッドを使用し、引数にbox(left, top, right, bottom)を指定することで、目的のデータを切り取ることができます。切り取った画像を90°回転させるにはregion.transpose(Image.ROTATE_90)を使い、im.paste(region, box)で元の場所に貼り付けます。
画像の縮小
画像の拡大、縮小はresizeメソッドで行います。resize((200,200))のように指定すると、200×200のサイズの画像データが生成されます。
画像の回転
画像の回転はrotateメソッドで行います。引数として回転角度を指定すると、反時計回りに回転した画像が得られます。
まとめ
Pillow（PIL）はPythonにおける画像処理の基本となるライブラリであり、様々な画像形式の読み込み・保存や基本的な画像操作を簡単に行うことができます。画像のリサイズ、回転、フィルタリングなどの機能を活用することで、効率的な画像処理が可能になります。Pillowの基本を理解することで、より複雑な画像処理や画像解析の基礎を身につけることができるでしょう。
参考
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