JPEG画像の保存では、品質を指定することで、画像のファイルサイズが変わります。

品質を良くすると、画像はキレイになりますが、ファイルサイズが大きくなります。

逆に品質を下げると、画像にノイズが乗りますが、ファイルサイズが小さくなります。

JPEG画像の品質を下げたときに乗る代表的なノイズとして、ブロックノイズとモスキートノイズというものがあります。

品質を指定してJPEGファイルを保存するときの構文は以下の通りです。

Image.save(jpegfilename, quality = 75)

となります。

品質の値（quality）は初期値が75で指定可能なのは、0(低品質)～95（高品質）です。

サンプル

from PIL import Image

# 画像を開く
img = Image.open("Mandrill.bmp")

# JPEGで品質を指定して画像を保存する
img.save("Mandrill_q10.jpg", quality = 10)
img.save("Mandrill_q50.jpg", quality = 50)
img.save("Mandrill_q75.jpg", quality = 75)
img.save("Mandrill_q95.jpg", quality = 95)

# 画像を開く
img = Image.open("ImagingSolution.bmp")

# JPEGで品質を指定して画像を保存する
img.save("ImagingSolution_q10.jpg", quality = 10)
img.save("ImagingSolution_q50.jpg", quality = 50)
img.save("ImagingSolution_q75.jpg", quality = 75)
img.save("ImagingSolution_q95.jpg", quality = 95)

入力画像

評価用に読み込む画像は非圧縮のビットマップファイル(*.bmp)にしました。

一つは一般的な画像としてマンドリルの画像と、もう一つはモノクロでエッジの強い文字の画像にしました。

Mandrill.bmp 256×256画素24bitカラー 196,662バイト(非圧縮)	ImagingSolution.bmp 256×256画素8bitグレースケール 66,614バイト(非圧縮)

ファイルサイズの比較

quality	画像	サイズ（バイト）
10		4,465
50		13,189
75		19,908
95		47,073
10		3,594
50		6,629
75		8,487
95		15,452

等倍の画像で見ると qualityが50以上であれば、見た目に差はさほど感じられないでしょうか？

qualityが75と95とで比較すると、特に文字の画像を見ると、ほんの少しだけエッジがくっきり見えますが、ファイルサイズが倍近く異なります。

ノイズの比較

画像の中心付近を拡大して、ノイズを確認してみます。

quality = 10	quality = 50
quality = 75	quality = 95
quality = 10	quality = 50
quality = 75	quality = 95

マンドリルの画像ではquality = 50ぐらいまでが、四角いマス状のノイズ（ブロックノイズ）が確認できます。

文字の画像は、明暗の差が大きく、エッジが強い画像の代表例として用いたのですが、黒い周りにゴミのように見えるモスキートノイズが確認できます。

ノイズの出方やファイルサイズの両方を考えると、qualityの初期値である 75 ぐらいがバランスが良さそうです。

参考

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html#PIL.Image.Image.save

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/image-file-formats.html

Pillowで画像（画像データ）を画像の上下左右反転、９０°ごとの回転をさせるには、Imageクラスのtransposeメソッドを用います。

これとは別にImageOpsモジュールのmirror関数（左右反転）とflip関数（上下反転）があるので、これは後半で説明します。

構文

Image.transpose(method)

パラメータ

サンプル

from PIL import Image

# 画像を開く
img = Image.open("image.jpg")

# 左右上下反転、９０度ごとの回転
img_transpose = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

# 画像の保存
img_transpose.save("image_transpose_FLIP_LEFT_RIGHT.jpg")

(実行結果)

元画像	左右反転(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

上下左右、回転の種類

methodに指定する種類は以下の通りです。

Image.FLIP_LEFT_RIGHT	Image.FLIP_TOP_BOTTOM

Image.ROTATE_180	Image.ROTATE_90

Image.ROTATE_270	元画像

Image.TRANSPOSE	Image.TRANSVERSE

ImageOpsモジュールのmirror（左右反転）とflip（上下反転）

ImageOpsモジュールにも、左右反転(mirror)と上下反転（flip）の関数があります。

こちらの方が関数名的には覚えやすいでしょうか？

（サンプル）

from PIL import Image
from PIL import ImageOps

# 画像を開く
img = Image.open("image.jpg")

# 左右反転
img_mirror = ImageOps.mirror(img)
# 画像の保存
img_mirror.save("image_mirror.jpg")

# 上下反転
img_flip = ImageOps.flip(img)
# 画像の保存
img_flip.save("image_flip.jpg")

（実行結果）

ImageOps.mirror()	ImageOps.flip()

参考

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html#PIL.Image.Image.transpose

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/ImageOps.html#PIL.ImageOps.flip

Pillowで画像（画像データ）を拡大／縮小するには、Imageクラスのrotateメソッドを用います。

構文

Image.rotate(angle, resample=0, expand=0, center=None, translate=None, fillcolor=None)

パラメータ

サンプル

from PIL import Image

# 画像を開く
img = Image.open("image.bmp")

# 画像を回転する
img_rotate = img.rotate(30)

# 回転した画像の保存
img_rotate.save("image_rotate.bmp")

(実行結果)

元画像	回転画像

画像がはみ出さないようにする

expand = True に設定することで、画像がはみ出さないよう、画像サイズを自動で拡張し調整します。

(例)

img_rotate = img.rotate(30, expand = True)

（結果）

画像の外側の色の指定

画像の外側の色をfillcolorに指定します。

（例）

img_rotate = img.rotate(30, fillcolor = "Blue")

（結果）

参考

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html#PIL.Image.Image.rotate

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#concept-filters

Pillowで画像（画像データ）を拡大／縮小するには、Imageクラスのresizeメソッドを用います。

構文

Image.resize(size, resample=None, box=None, reducing_gap=None)

パラメータ

サンプル

from PIL import Image

# 画像を開く
img = Image.open("Parrots.bmp")

# 画像を拡大／縮小する
img_resize = img.resize((64, 64))

# 切り抜いた画像の保存
img_resize.save("Parrots_resize.bmp")

(実行結果)

元画像	縮小画像

resample(補間方法)について

resampleの設定は、主に画像を拡大するときに画像の画素と画素の間の輝度値を求める事になるのですが、この時の求め方の方法を指定します。

この画素間の輝度値を求める方法は一般に補間と言いますが、補間については、下記のページを参照ください。

Pillowでは、補間方法にImage.NEAREST, Image.BOX, Image.BILINEAR, Image.HAMMING,  Image.BICUBIC, Image.LANCZOSの方法を指定する事ができますが、

NEAREST→BOX→BILINEAR→HAMMING→BICUBIC→LANCZOS

の順で、キレイにリサイズすることができますが、処理時間は逆に遅くなるため、用途に応じてresampleの設定を行ってください。

個人的には、画像処理後の１画素１画素の輝度値を見せたいときはNEAREST、とりあえずのBILINEARという使い分けが多いです。

下図のように部分的に画像を拡大したときに、resampleの設定を変えると、どのようになるか？見てみたいと思います。

NEAREST	BOX	BILINEAR
HAMMING	BICUBIC	LANCZOS

拡大の時のキレイさは、NEAREST, BOX → HAMMING → BILEAR → BICUBIC → LANCZOS の順ですかね？

参考

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html#PIL.Image.Image.resize

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#concept-filters