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Pillowライブラリで画像の各バンド（チャンネル）の全ピクセルの二乗平均平方根（RMS）を計算する方法

この記事では、PythonのPillowライブラリを使用して、画像の各チャンネル（バンド）に含まれるすべてのピクセルの二乗平均平方根（RMS：Root Mean Square）を計算する方法を解説します。一般的なカラー画像は赤・緑・青の3つのチャンネルで構成されているため、実行結果として3つの値からなるリストが得られます。

RMSは、各チャンネル内のピクセル値のばらつきや明るさの度合いを表す統計的な指標です。画像処理や画像解析において、画像全体の特性を数値的に把握したい場合に役立ちます。

元画像

Pillowライブラリで画像の各バンド（チャンネル）の全ピクセルの二乗平均平方根（RMS）を計算する方法

処理の流れ（アルゴリズム）

ステップ1：ImageおよびImageStatライブラリをインポートする。
ステップ2：対象となる画像ファイルを開く。
ステップ3：開いた画像をImageStatクラスのStat関数に渡す。
ステップ4：ピクセルの二乗平均平方根（rms）を出力する。

サンプルコード

from PIL import Image, ImageStat

im = Image.open('image_test.jpg')
stat = ImageStat.Stat(im)
print(stat.rms)

実行結果

[104.86876722259062, 96.13661429330132, 91.8480515464677]

出力されたリストは、左から順に赤（R）、緑（G）、青（B）の各チャンネルにおける全ピクセルのRMS値を表しています。ImageStat.Statオブジェクトは、rms以外にもmean（平均）やmedian（中央値）、stddev（標準偏差）など、さまざまな画像統計情報を簡単に取得できる便利な機能を提供しています。

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