Pythonでの画像処理と解析 – Pythonで始めるプログラミング

Pythonでの画像処理と解析

Pythonは画像処理と解析の分野で非常に強力なツールです。さらに、Pythonには多くのライブラリがあり、これらを使うことで複雑な画像処理タスクも簡単に行うことができます。

主なライブラリ

画像処理を行うための主なライブラリを以下に紹介します。

• OpenCV
• Pillow (PIL)
• scikit-image
• NumPy

OpenCVを使った画像の読み込みと表示

例として、OpenCVを使って画像を読み込み、表示する方法を見てみましょう。以下のコードはその方法を示しています。

import cv2
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像の前処理

画像処理において、画像の前処理は重要なステップです。たとえば、ノイズの除去や画像のリサイズ、回転などが含まれます。これにより、後続の処理結果を改善できます。

そのために、Pillowライブラリを利用する方法を以下に示します。

from PIL import Image, ImageFilter
image = Image.open('path_to_image.jpg')
image = image.resize((256, 256))
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.show()

高度な解析

さらに高度な画像解析を行うためには、scikit-imageやNumPyを利用すると良いでしょう。これらのライブラリは、画像のセグメンテーションや特徴抽出に便利です。

例えば、scikit-imageを使ってエッジ検出を行うことができます。

from skimage import io, filters
image = io.imread('path_to_image.jpg', as_gray=True)
edges = filters.sobel(image)
io.imshow(edges)
io.show()

Pythonでの画像処理

このように、Pythonを使えば様々な画像処理と解析を簡単に行うことができます。