Pythonを使用すれば、さまざまな画像認識や加工などの画像処理が簡単にできます。
PythonではpillowやopenCVなどの画像処理ライブラリが用意されていますが、どの処理にはどれが向いているのかわからない方もいるかもしれません。
この記事では、Pythonの画像処理について、以下の内容で解説していきます！
【基礎】画像処理とは
【基礎】画像処理の種類
【発展】openCVを使った画像処理
【発展】pillowを使った画像処理
これを機会に画像処理について学んでいきましょう！
本記事を読む前に、Pythonがどんなプログラミング言語なのかをおさらいしておきたい人は次の記事を参考にしてください。
→ Pythonとは？特徴やできること、活用例をわかりやすく簡単に解説
その他のPythonの記事は、こちらにまとめています。
画像処理とは
まずは画像処理とはなにかについて知っておきましょう。
画像処理とは、デジタルの画像を様々なアルゴリズムを使って加工していくことを言います。
身近なところで言えば、画像のノイズを除去する操作も画像処理の一つです。
この画像のノイズの除去は、注目するピクセルの周囲8つの色の平均値を求めて置き換えることで、実現されています。
また、Instagramなどの画像共有サービスでは、この画像処理がとても多く使われています。
画像を投稿する時のフィルタはすべて画像処理で、画像に独特な効果を生み出していますよね。
画像処理の意味と操作について、なんとなくは分かって頂けたでしょうか？
画像処理の種類
先程解説したノイズの除去以外にも、様々な画像処理の種類があります。
画像処理の基本的な種類について見ていきましょう！
またこれから使う画像は画像処理でよく使われている画像（lenna）になります。
（引用：https://en.wikipedia.org/wiki/File:Lenna_(test_image).png）
グレースケール変換
みなさんが想像する画像は、たいていカラーの場合が多いと思います。
しかしカラーの画像は1ピクセル毎の情報が多く、素早い計算が必要な処理には向きません。
そこですべての色を256階調の白〜黒に置き換えるグレースケール変換をする必要が出てきます。
変換方法には、RGBそれぞれの数値（0〜255）を直接置き換える方法や、それぞれの値に係数を掛ける方法など、様々な方法があります。
2値化
2値化は、設定した値（しきい値）に分けて白と黒だけで画像を表現する方法です。
2値化をすることで画像の中の輪郭を抽出することが出来ます。
輪郭を抽出することが出来るというのは、画像の中の背景と対象を切り離して分析することが出来るようになります。
平滑化
平滑化は先程のノイズ除去と同じアルゴリズムで成り立っています。
先程解説したように周囲の値の平均を取ることで画像にメリハリをなくすことが出来ます。
ここでは紹介していませんが画像にシャープネスを与えた場合、ノイズが出てしまうことがあります。
その場合はこの平滑化フィルタを通すことでノイズを消しながらシャープネスを上げることが出来ます。
openCVを使った画像処理
ここからは、openCVを使った画像処理について見ていきましょう。
openCVはコンピュータビジョンライブラリで、Pythonだけではなくいろいろな言語が使うことが出来る画像処理のデファクトスタンダードになっています。
先程のようなごく簡単な画像処理はもちろん、顔の認識や文字の検出、物体の追跡などの様々なアルゴリズムが用意されていて、簡単に扱うことが出来ます。
詳しくはこちらをご覧ください。
pillowを使った画像処理
ここからは、pillowを使った画像処理について見てみましょう。
pillowは、開発が止まってしまったPILというライブラリの後継として開発されているライブラリです。
こちらはopenCVとは違ってPythonだけのライブラリになります。
pillowはopenCVほどの機能はありませんが、画像の回転やトリミングなどの基本的な機能を使いたい場合におすすめしたいライブラリです。
詳しくはこちらをご覧ください。
また、pillowで読み込んだ画像をNumpyのndarray型に格納するとNumpyの様々な関数で画像処理をすることも出来ます。
Numpyについて、詳しくはこちらの記事をご覧ください。
挫折なくPython言語の習得を目指すなら
ここまでの解説を踏まえ、独学でPythonを用いた画像処理や加工を実践しようと考えている人のなかには、
1人でできるかな…
途中で挫折したらどうしよう…
と不安な人もいますよね。
実のところ、Pythonといったプログラミング言語の学習途中で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では
- 不明点を聞ける環境になかった
- エラーが解決できなかった
- モチベーションが続かなかった
などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。
調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES
また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では
- 確実にスキルを身につけられると思ったから
- 独学では不安がある
- 効率よく学べそう
などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。
調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES
加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。
上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。
いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とPython言語の習得自体を諦めかねません。
仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、ITエンジニアへの転職や副業での収入獲得を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。
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先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。
しかし、侍エンジニアでは
- 現役エンジニア講師によるマンツーマンレッスン
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また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でも効率的に必要なスキルだけを習得可能です。
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公式サイトで詳細を見るまとめ
この記事ではPythonの画像処理の基本的な部分について解説をしてきました。
画像処理という単語はよく見かけるけど意味がよくわからなかった方は、分かった頂けたでしょうか？
また、これから画像処理を始めたいという方も、この記事を読んで何が向いているのか分かって頂けたら幸いです。
なお、今Pythonを学習している方は以下の記事もどうぞ。
はじめてPythonを使う方でもわかりやすいように、Pythonでできることやその学習法などを中心にまとめています。
復習にも使えると思いますので、ぜひ一度ご覧になってみてくださいね。
【Python 入門完全攻略ガイド】
