Pythonで画像を読み込む方法：OpenCVとPILを使った基本操作を解説

OpenCVによる画像処理

OpenCV(Open Source Computer Vision)は、機械学習とコンピュータビジョンのために開発されたオープンソースのプログラミングライブラリです。コンピュータビジョンアプリケーション開発のための共通基盤を提供し、商用製品への機械学習の導入を迅速化します。

OpenCVには、2,500以上の最適化されたアルゴリズムが含まれており、古典的な手法から最先端の手法まで、コンピュータビジョンと機械学習の両分野をカバーしています。これらの豊富なアルゴリズムにより、顔検出・認識、物体识别、動画内の人間の動作の分類、カメラの動きの追跡、複数画像の結合による高解像度シーンの生成など、多様な用途に活用できます。

本記事では、OpenCVライブラリとPythonを使って画像を読み込み、表示する方法を解説します。実装にはcv2モジュールとNumpyモジュールを使用します。

NumpyモジュールはPython Package Index(PyPI)からダウンロードできます。

$ pip install numpy

画像の読み込み

画像の読み込みにはcv2.imread()関数を使用します。画像ファイルはカレントワーキングディレクトリに配置するか、絶対パスで指定する必要があります。

import numpy as np
import cv2

# カラー画像をグレースケールで読み込む
img = cv2.imread('Top-bike-wallpaper.jpg', 0)

画像の表示

ウィンドウ上に画像を表示するには、cv2.imshow()関数を使用します。

# 画像を表示
cv2.imshow('image', img)

# キー入力待機
cv2.waitKey(0)

# 作成したすべてのウィンドウを破棄
cv2.destroyAllWindows()

上記のコードを実行すると、ウィンドウには次のように画像が表示されます。

画像の保存

画像を保存するにはcv2.imwrite()関数を使用します。第1引数にはファイル名、第2引数には保存したい画像を指定します。

cv2.imwrite('messigray.png', img)

コード全体のまとめ

import numpy as np
import cv2

# 画像の読み込み(カラー画像をグレースケールでロード)
img = cv2.imread('Top-bike-wallpaper.jpg', 0)

# 画像の表示
cv2.imshow('image', img)

# キー入力待機
k = cv2.waitKey(0)

# ESCキーで終了
if k == 27:
    cv2.destroyAllWindows()
# 's'キーで保存して終了
elif k == ord('s'):
    cv2.imwrite('myBike.jpg', img)
    cv2.destroyAllWindows()

「s」キーを押すと画像が保存され、「ESC」キーを押すと保存せずにそのまま終了します。

PIL(Python Imaging Library)を使う方法

Python Imaging Library(PIL)は、Python用の画像処理ライブラリです。pipを使ってインストールしましょう。

$ pip install Pillow

インストール後、ImageとImageFilterモジュールをインポートします。

from PIL import Image, ImageFilter

# 画像を読み込む
im = Image.open('myBike.png')

# 画像を表示する
im.show()

# 画像にフィルタ(シャープ化)を適用
im_sharp = im.filter(ImageFilter.SHARPEN)

# フィルタ適用後の画像を新しいファイルに保存
im_sharp.save('another_Bike.jpg', 'JPEG')

実行結果

画像はデフォルトの場所、つまりカレントワーキングディレクトリに保存され、表示されたウィンドウには処理後の画像が確認できます。

OpenCVとPIL、どちらもPythonでの画像処理に欠かせないライブラリです。用途に応じて使い分けることで、効率的な画像処理プログラムを構築できるでしょう。