Python による画像処理

対象

• OpenCV
  顔抽出や機械学習などもできるライブラリ。 詳しくは OpenCVリファレンスマニュアル を参照。
• Python Imaging Library (PIL)
  簡単に画像処理ができるライブラリ。 詳しくは Python Imaging Library Overview などを参照。

インストール方法

OpenCV

ルートで

yum install opencv-python

PIL

ルートで

yum install python-imaging

サンプルスクリプト

どちらも、face.jpgという画像ファイルがあることが前提。 出力はout.jpg。

• OpenCV
  画像を読んで、Sobelフィルタをかける。

  import opencv.cv
  import opencv.highgui
  
  # file name 
  filename = "face.jpg"
  outfile = "out.jpg"
  
  # read image file
  image = opencv.highgui.cvLoadImage(filename)
  
  # read new image whose size is same as face.jpg
  newimage = opencv.cv.cvCreateImage(
                opencv.cv.cvSize(image.width, image.height), 
                image.depth, 3)
  
  # sobel filtering
  opencv.cv.cvSobel(image, newimage, 1, 2)
  
  # save filtered image.
  opencv.highgui.cvSaveImage(outfile, newimage)
  

• PIL
  輪郭をとる処理。 ImageFilter.CONTOURを適当なものに変えれば、 それに対応する処理が可能。たとえばImageFilter.SMOOTHにすると スムージングされる。

  
  import Image
  import ImageFilter
  
  # read file name
  filename = "face.jpg"
  
  # read image
  image = Image.open(filename)
  
  # filtering
  out = image.filter(ImageFilter.CONTOUR)
  
  # save filtered image
  out.save("out.jpg")
  
  

画像の膨張 (dilate)

いろいろimport

import Image
import scipy.ndimage

膨張させる元パターンを造る

struct = numpy.array( [
  [0, 0, 1, 0, 0],
  [0, 1, 1, 1, 0],
  [1, 1, 1, 1, 1],
  [0, 1, 1, 1, 0],
  [0, 0, 1, 0, 0]])

画像を読み込んでgray scale化

im = Image.open(filename).convert('L')

numpy.array化して膨張させる。

before = numpy.asarray(im)
after  = scipy.ndimage.binary_dilation(before, struct, 10)
after  = numpy.array( after, numpy.uint8 ) * 255

最後に画像を保存

im2 = Image.fromarray(after, 'L')
im2.save('dilated.png')

参考文献

• velocityreviews
• scipy document

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