Pillowライブラリを使って画像のエッジ（輪郭）を検出する方法
この記事では、Pythonの画像処理ライブラリ「Pillow」を使用して、画像内のエッジ（輪郭線）を検出する方法を解説します。エッジ検出は、画像認識や画像解析の前処理として広く活用されている基本的なテクニックです。
Pillowでは、ImageFilterクラスに用意されているFIND_EDGESフィルタを使うことで、わずか数行のコードで画像のエッジを抽出できます。
元画像
以下が処理対象となる元の画像です。
アルゴリズムの手順
ステップ1: PillowからImageとImageFilterをインポートする ステップ2: 対象の画像を開く ステップ3: filter関数を呼び出し、FIND_EDGESフィルタを指定する ステップ4: 処理結果の画像を表示する
サンプルコード
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('testimage.jpg')
im = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
im.show()コードの解説
- 1行目：
PILモジュールからImageクラスとImageFilterクラスをインポートします。 - 3行目：
Image.open()メソッドで、エッジ検出を行いたい画像ファイルを読み込みます。 - 4行目：
filter()メソッドにImageFilter.FIND_EDGESを渡すことで、画像全体の輪郭部分だけが強調された新しい画像オブジェクトが生成されます。 - 5行目：
show()メソッドで、処理後の画像をデフォルトのビューアで表示します。
実行結果
FIND_EDGESフィルタを適用すると、以下のように画像の明暗が大きく変化する境界部分（エッジ）のみが抽出され、背景は黒く表示されます。
まとめ
PillowのImageFilter.FIND_EDGESを使えば、複雑な数式やOpenCVなどの追加ライブラリを必要とせず、シンプルなコードで画像のエッジ検出を実現できます。物体の輪郭抽出や特徴量の可視化など、さまざまな用途に応用できるので、ぜひ試してみてください。
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