Matplotlibによる画像処理のマスター：包括的なガイド

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Rajiv Chandra

Updated on 2023/8/19

データサイエンスの領域において、データビジュアライゼーションの重要性は比類のないものです。 Pythonエコシステムの中で、Matplotlibという強力なツールがあります。このライブラリは、Pythonで静的な、アニメーション化された、およびインタラクティブな可視化を作成するための多目的ツールです。しかし、Matplotlibは画像処理の強力なツールでもあることを知っていましたか？

「画像処理とは何ですか？」それは画像に対して、解析、変更、および解釈などの操作を行う方法です。これらの操作は、通常、数値データを格納および操作するために使用されるPythonの基本的なデータ構造であるNumPy配列を含みます。

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Matplotlib: 画像の魔法を明らかにする

基本的には、画像は、各ピクセルが特定の配列要素に対応する多次元のNumPy配列に過ぎません。これらのピクセルには、通常、グレースケール画像の場合は0（黒）から255（白）までの数値が割り当てられます。これに対して、色画像またはRGB画像は、それぞれ赤、緑、青のチャンネルに対応する3つの配列があります。透過性のための追加のアルファチャンネルを含むRGBAフォーマットもあります。

Matplotlibの魔法は、これらの画像を操作するときに本当に活き活きとします。これらのNumPy配列を操作することで、 画像変更、 画像トリミング、 画像拡大、 画像回転など、様々な画像処理タスクを実行できます。

例えば、RGB画像をグレースケール画像に変換したいとします。このタスクには、各ピクセルの赤、緑、青のチャンネルの値の平均を取る必要があります。複雑なようですが、Matplotlibを使えば簡単です！ChatGPT Code Interpreter for Data Scienceのガイドを参照してください。

画像をプロットしていく

Matplotlibは、画像のプロットデータに最適です。画像の表示、ヒストグラムプロットの作成、さらには画像セグメンテーションまでも、広範な関数のコレクションを提供します。さらに、これらのプロットを多様な方法でカスタマイズできます。

そのようなカスタマイズの1つがカラースケールです。これは、色のグラデーションを視覚的に表現したものです。Matplotlibでは、画像のカラースケールを調整して、異なる特徴をより目立たせることができます。たとえば、画像の特定の領域を強調したり、コントラストを強化したりできます。

カラースケールはまた、重要な役割を担っています。RGB画像では、各ピクセルは3つの強度値（Red、Green、Blue）として表されます。したがって、3D NumPy配列として表されます。

# ランダムなRGB画像の作成
image_rgb = np.random.randint(0, 256, (512, 512, 3), dtype=np.uint8)
 
# RGB画像の表示
plt.imshow(image_rgb)
plt.show()

画像に対する操作の実行

Matplotlibは、これらの画像に対して多数の機能を提供します。

たとえば、 画像変更は、ピクセルの強度値を調整するだけで簡単に行うことができます。

# すべてのピクセルの強度を50増加
image_mod = image + 50
 
# 変更された画像の表示

plt.imshow(image_mod, cmap='gray')
plt.show()

# 画像のクロップを256x256にする
image_crop = image[:256, :256]
 
# クロップされた画像を表示する
plt.imshow(image_crop, cmap='gray')
plt.show()

Matplotlibによる画像の可視化

単純な画像表示に加えて、Matplotlibは画像の可視化に必要な豊富なツールを提供します。ヒストグラムプロット、カラースケールの適用や画像セグメンテーションなどが可能です。

例えば、画像中のピクセル強度のヒストグラムをプロットすることができます。

# ピクセル強度のヒストグラムをプロットする
plt.hist(image.ravel(), bins=256, color='gray', alpha=0.7)
plt.show()

また、画像に軸を取り除きカラースケールを追加することもできます。

# カラースケールを追加し、軸を表示しないで画像を表示する
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.colorbar()
plt.axis('off')
plt.show()

これらの基本的な理解を獲得した上で、画像フィルタリングや複数の画像の表示を含むより高度なトピックに進むことができます。また、MatplotlibがどのようにRATH (opens in a new tab)やTableau、Chartioといったデータ視覚化ツールと統合するかを探究してみることもできます。

高度な画像処理技術

基本を身に着けた上で、より複雑な画像処理技術を探究することができます。

画像フィルタリングは画像を修正または強化するために使用される手法で、例えば画像をスムージングしたりぼかしたりすることがよく行われます。Matplotlibを使用すると、フィルタカーネルの畳み込みを行うことで実現できます。

from scipy.ndimage import gaussian_filter
 
# 画像をスムージングするためにガウシアンフィルタを適用する
image_smooth = gaussian_filter(image, sigma=1)
 
# フィルタ適用された画像を表示する
plt.imshow(image_smooth, cmap='gray')
plt.show()

同様に、データ拡張などのタスクにおいて特に必要とされる画像回転も、Matplotlibを使用することで簡単に実現できます。

from scipy.ndimage import rotate
 
# 画像を45度回転する
image_rotated = rotate(image, angle=45)
 
# 回転した画像を表示する
plt.imshow(image_rotated, cmap='gray')
plt.show()

もう一つの興味深い応用は 画像セグメンテーション です。つまり、画像を複数のセグメントまたは「興味領域」に分割するプロセスです。この技術は、オブジェクト検出や画像認識などのタスクで非常に有用です。

from skimage.segmentation import slic
from skimage.color import label2rgb
 
# SLICセグメンテーションを適用する
segments = slic(image_rgb)
 
# セグメンテーションを表示する
segmented_image = label2rgb(segments, image_rgb, kind='avg')
plt.imshow(segmented_image)
plt.show()

最後に、 複数の画像 を表示する（サブプロットとも呼ばれる）ことは、異なる画像や画像処理技術を比較するための素晴らしい方法です。Matplotlibは、複数のサブプロットを含む複雑なレイアウトを作成するための非常に柔軟なフレームワークを提供します。

# 元の画像とフィルター処理された画像を並べて表示する
fig, axes = plt.subplots(1, 2)
axes[0].imshow(image, cmap='gray')
axes[1].imshow(image_smooth, cmap='gray')
plt.show()

まとめ

PythonとMatplotlibを使用した画像処理の世界は広大で、多くの可能性に満ちています。画像のクロップやスケーリングなどの基本的な操作から、画像セグメンテーションのような高度な技術まで、このライブラリはデータ可視化と画像処理の両方に対応する広範囲なツールを提供しています。

スキルをさらに向上させるには、Snowflake、Clickhouse、AWSなど、さまざまなデータ可視化プラットフォームを探索してください。これらのプラットフォームは、PythonとMatplotlibとシームレスに統合され、包括的なデータ分析と可視化ワークフローを提供します。

Matplotlibのマスターへの道のりは、スプリントではなくマラソンです。一つずつ実行していきましょう！