Pythonにおける10つのベストイメージプロセッシングライブラリ

今日のデジタル時代において、データは企業が持つ最も貴重な資源であり、その大部分は画像で構成されています。データサイエンティストは、これらの画像を処理し、マシンラーニング（ML）モデルにフィードして、企業にとって深い洞察を得ることができます。

画像処理とは、画像をデジタル形式に変換して特殊な操作を実行し、有価値な情報を得るプロセスです。

画像処理には、主に以下の種類があります：

• 視覚化：画像に表示されていないオブジェクトを検出
• 認識：画像内のオブジェクトを検出
• シャーペニングと復元：元の画像を強化
• パターン認識：画像内のパターンを測定
• 検索：大規模なデータベースを検索して、元の画像と類似した画像を見つける

画像処理を利用することで、企業には多くの潜在的な応用があります。たとえば、画像処理は医療研究や正確な治療計画の開発に頻繁に使用されます。また、画像の破損部分を回復して再構築したり、顔検出を実行したりすることもできます。

大量のデータを迅速かつ効率的に処理するために、データサイエンティストはマシンラーニングとディープラーニングタスクの画像処理ツールに頼らなければなりません。トップレベルの画像処理ライブラリの多くはPythonで使用されています。

Pythonで利用できる10つのベストイメージプロセッシングライブラリを見てみましょう：

1. OpenCV

リストのトップは、インテルによって2000年に開発およびリリースされたオープンソースライブラリであるOpenCVです。OpenCVは、顔検出、オブジェクト検出、顔認識、画像セグメンテーションなど、コンピュータビジョンタスクに頻繁に使用されます。

C++で書かれたOpenCVには、NumPy、SciPy、Matplotlibと併用できるPythonラッパーもあります。OpenCVの最も優れた側面の1つは、Githubの多数のコントリビューターによってコンピュータビジョンライブラリが常に進化していることです。

画像処理ライブラリは、赤目除去や眼球の動きの追跡などの特定のタスクを実行するために、2500以上の最先端およびクラシックアルゴリズムへのアクセスを提供します。

OpenCVの主な機能は以下のとおりです：

• IBM、Google、トヨタなどの大手企業で使用
• アルゴリズム的効率
• 膨大なアルゴリズムへのアクセス
• 複数のインターフェイス

2. Scikit-Image

市場で利用できるもう1つのトップレベルの画像処理ライブラリは、Scikit-Imageです。Scikit-Imageは、ほぼすべてのコンピュータビジョンタスクで使用されます。Scikit-Imageは、PythonのサーパーセットであるCythonで部分的に書かれています。このユニークな構造により、優れたパフォーマンスを実現します。

Scikit-Imageは、画像オブジェクトとしてNumPy配列を使用し、セグメンテーション、色空間操作、幾何学的変換、分析、形態論、特徴検出など、多数のアルゴリズムを提供します。

Scikit-Imageの主な機能は以下のとおりです：

• オープンソースで使いやすい
• 最小限の法的およびライセンス制限で無料
• 汎用性
• 消費者行動予測などの実際のアプリケーション

3. SciPy

もともと数学的および科学的な計算用に設計されたSciPyは、scipy.ndimageサブモジュールをインポートすることで、多次元画像処理を実行するためのトップライブラリでもあります。SciPyは、n次元NumPy配列を操作する関数を提供します。

この画像処理ライブラリは、画像セグメンテーション、畳み込み、画像の読み込み、顔検出、特徴抽出など、幅広いアプリケーションで使用できます。

SciPyの主な機能は以下のとおりです：

• データの視覚化と操作のための高レベルコマンドとクラス
• オープンソース
• Pythonとの対話セッション
• 並列プログラミング用のクラス、Webおよびデータベースルーチン

4. Mahotas

Pythonで利用できるもう1つのトップレベルの画像処理ライブラリは、Mahotasです。Mahotasはもともとバイオイメージインフォマティクス用に設計されていました。Mahotasを使用すると、ローカル二値パターンやハラリックなどの高度な機能を利用できます。Mahotasは、mahotas.features.haralickモジュールを介して2Dおよび3D画像を計算し、画像から情報を抽出して高度な画像処理を実行します。

Mahotasには、ウォーターシェッド、凸点の計算、形態学的処理、テンプレートマッチングなどの人気のある関数があります。コンピュータビジョン機能には100以上の機能があります。

Mahotasの主な機能は以下のとおりです：

• コンピュータビジョン機能100以上
• 高度な機能
• 2Dおよび3D画像の計算
• 新しい機能を継続的に追加

5. Pillow/PIL

画像処理タスク用のもう1つのオープンソースライブラリは、Pillowです。Pillowは、Python Imaging Library (PIL)の高度なバージョンです。Pillowを使用すると、画像処理の多くのプロセスを実行できます。例えば、点操作、フィルタリング、操作などです。

Pillowは、幅広い画像形式をサポートしているため、画像を扱うための最も一般的なツールの1つです。画像処理ライブラリは使いやすく、画像を扱うデータサイエンティストにとって最も一般的なツールの1つです。

Pillowの主な機能は以下のとおりです：

• JPEGやPNGなどのさまざまな画像形式のサポート
• 使いやすい
• さまざまな画像処理方法
• コンピュータビジョンの問題に対するトレーニングデータの増強に役立つ

6. SimpleITK

このリストの画像処理ライブラリとは少し異なり、SimpleITKは画像を配列としてではなく、物理空間内の点のセットとして考えています。言い換えると、SimpleITKは、画像が占める領域を原点、サイズ、間隔、方向余弦行列として定義します。これにより、SimpleITKは画像を効果的に処理し、2D、3D、4Dの寸法をサポートできます。

SimpleITKは、画像セグメンテーションや画像登録（2つ以上の画像を重ね合わせるプロセス）に頻繁に使用されます。

SimpleITKの主な機能は以下のとおりです：

• 2Dおよび3D画像のサポート
• パフォーマンス、柔軟性、効率を提供する高度なプログラミング機能
• 画像セグメンテーションと画像登録
• 画像を物理空間内の点のセットとして考える

7. Matplotlib

Matplotlibは、Pythonで画像を扱うためのもう1つの優れた選択肢です。Matplotlibは、画像モジュールとして画像を扱うために使用され、画像の読み込みと表示の2つの特定の方法を提供します。Matplotlibは、NumPy配列の2Dプロットを専門とするマルチプラットフォームのデータ視覚化ライブラリです。

画像処理ライブラリは、散布図、ヒストグラム、棒グラフなどの2D視覚化に通常使用されますが、画像から情報を抽出するために画像処理に効果的に使用されています。Matplotlibがすべてのファイル形式をサポートしていないことは重要な点です。

Matplotlibの主な機能は以下のとおりです：

• 使いやすく、シンプル
• さまざまな形式の高品質の画像とプロットを提供
• オープンソース
• 高度にカスタマイズ可能

8. NumPy

NumPyは、数値分析用のオープンソースPythonライブラリですが、画像処理タスク（画像のトリミング、ピクセルの操作、ピクセル値のマスクなど）にも使用できます。NumPyには、データ構造として行列と多次元配列が含まれています。

NumPyは、色の減色、2値化、スライスによる貼り付け、正負の反転など、多くの機能をサポートします。画像は配列で構成されているため、NumPyはさまざまな画像処理タスクを実行できます。

NumPyの主な機能は以下のとおりです：

• コンパクトなデータストレージ
• 配列の高速処理
• 多くの機能をサポート
• 他のライブラリとのデータの互換性

9. Pgmagick

リストの最後に近いPythonの画像処理ライブラリは、Pgmagickです。Pgmagickは、GraphicMagickライブラリのためのもう1つのトップライブラリです。画像処理ツールには、画像編集と画像操作を支援するためのツールとライブラリの印象的なコレクションがあります。

Pgmagickの主な機能は以下のとおりです：

• ツールとライブラリの幅広いコレクション
• 画像編集と画像操作
• 多くの画像形式のサポート
• オープンソース

10. SimpleCV

Pythonで利用できる最後の画像処理ライブラリは、SimpleCVです。SimpleCVは、画像処理を使用したコンピュータビジョンアプリケーションの作成のための人気のオープンソースフレームワークです。SimpleCVには、カメラ、形式変換、画像操作、特徴抽出など、読みやすいインターフェイスがあります。

画像処理ライブラリは、コンピュータビジョンタスクを作成するのが容易であるため、人気があります。OpenCVなどの高性能コンピュータビジョンライブラリへのアクセスを提供することで、ファイル形式、ビット深度、色空間、バッファ管理などについて学ぶ必要なく、ユーザーがコンピュータビジョンタスクを作成できるようにします。

SimpleCVの主な機能は以下のとおりです：

• オープンソース
• 読みやすいインターフェイス
• コンピュータビジョンタスクの簡単な作成
• 高性能コンピュータビジョンライブラリへのアクセス