Pythonを利用した画像認識とは？ライブラリや具体的な方法を解説

2025年2月11日2025年2月15日

Pythonは使いやすさと豊富なライブラリから、画像認識の開発に適したプログラミング言語として知られています。

皆様の中には、

Pythonを利用した画像認識の基礎知識を知りたい！
具体的なライブラリって何があるの？
モデルの評価方法などを知りたい

という疑問や悩みを抱えている方はいらっしゃるはず。

そこでこの記事では、OpenCVやTensorFlowといったライブラリの使い方や画像データの前処理、モデル構築の流れについて解説します。初心者から中級者まで、画像認識を実践的に学びたい方に適した内容となっています。ぜひ最後まで読んで、Pythonによる画像認識の知識を深めましょう。

AI導入コンサルタント

藤井俊太（Shunta Fujii）

AIのスペシャリストとして、最新のAI情報を常にキャッチ、アップデートしている。自らもAI導入コンサルタントとして活動し、主に生成AIを駆使した業務効率化、生産性向上、新規事業開発を行なっている。
AIの総合情報サイト「AInformation」は、AIに関する専門的な情報やサービス・プロダクトを解説、紹介するWebメディア。AIの専門家集団の編集部がAIの活用法、最新ニュースやトレンド情報を分かりやすく発信していいます。藤井俊太のプロフィール

画像認識の基礎知識

画像認識の基礎知識として以下の3点を解説します。

画像認識とは何か
画像認識の主な応用分野
画像認識におけるPythonの利点

画像認識とは何か

画像認識は、コンピュータの見る技術でイメージや映像に写るものを選び、分け͏て見つける方法を指します。ただの点の集まりである画像データを、かたちを見る技術や機械学習を使って処理し、具体的͏なものと認識します。

画像認識の進化は深層学習が登場したことで早くなり、昔よりも複雑なデータにも対応できるようになりました。今では顔を見ること͏や文字を読むこと、物体を見つけ͏出すなど多様に応用できま͏す。特͏にPythonにはこうした技術を効͏率よく使うためライブラリと͏フレームワークがある点が特徴です。

画像認識の主な応用分野

画像認識は、私たちの日常やビジネスの多くの分野で使われています。例として、安全分͏野͏では顔認識技術が監視システムやスマートロックを外すために利用されています。ま͏た、自動運転技術では、͏歩く人や障害物͏の認識によって安全な走行を実現しています。

医療でも、X線画像やCTスキャンを調べ͏て病気の箇所を素早く見つけるた͏めに役立ってい͏ます͏。さらに、小͏売業では画像認識を使って顧客の動きを分析したり͏、商品の在庫管理自͏動化͏したりするケース増えてきています。このように、画像認識はあらゆる場面で人間の作業͏助け効率上げる強いツールとして用いられています。

画像認識におけるPythonの利点

Pythonは、画像認識を利用する上で便利なプログ͏ラミ͏ング言語として広く好͏まれています。理由の一つは、多くのライブラリが揃っていることです。例えば、OpenCVは画͏像を処理するために特化していて、TensorFlo͏wやKer͏asは機械学習モデル作成に役立ちます。

さらに、Pythonの文法は͏簡単で初͏心者にも理解しやすくてコーディングす͏る時間も短縮できます。また、͏Pythonのコミュニティは非常に活発なので問題が起きた時͏に他͏の開発者からサポート受͏けられる環境があ͏ります。

Pythonでの画像認識に必要なライブラリ

Pythonでの画像認識に必要なライブラリとして具体的に以下の2点を解説します。

OpenCVの概要とインストール方法
TensorFlowの特徴と導入

OpenCVの概要

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、画像処理や機械学習を簡単に実装できるPythonライブラリです。元々はIn͏telが作り、その後でオープンソースとして広く使われてます。

トリミングやサイズ変更、フィルタリングな͏ど͏の基本的な画像処理から、物体を見つけたり顔を認識する高度な機能まで、いろいろな用途に使えます。NumPyと組み合わせれば、配列処理や数値演算が簡単にできます。

TensorFlowの特徴

TensorFlowは、Googleが開発した機械学習ライブラリで、特にディープラーニング分野での活用が注目されています。画像認識においては、畳み込みニューラルネットワークの構築に便利で、高度な画像解析が可能です。また、Kerasという高レベルAPIを内蔵しており、直感的な操作でモデルを構築できます。

画像データの前処理とは

画像認識では、正確な分析を行うために画像データの前処理が欠かせません。具体的には以下の3点を解説します。

画像の読み込みと表示とは
グレースケール変換と二値化とは
ノイズ除去とフィルタリングとは

画像の読み込みと表示とは

画像の前処理はまず、データをプログラムで扱える形式に変換することからはじめます。Pythonでは、OpenCVを用いて画像を読み込む際にcv2.imread()を使用します。画像ファイルのパスを指定するだけで、JPEGやPNGなどの一般的なフォーマットの画像を簡単に読み込めます。

読み込んだ画像は、NumPy配列として扱われるため、ピクセル単位での操作が可能です。また、画像を表示するにはcv2.imshow()を使い、ウィンドウに画像を出力します。特にデバッグ時には、画像データを画面で確認することが大切です。

グレースケール変換と二値化とは

グレースケール変換と二値化は、画像認識で頻繁に用いられる前処理技術です。グレースケール変換では、画像の色情報をモノクロに変換し、各ピクセルの明るさ（輝度）を保持します。OpenCVでは、cv2.cvtColor()関数にcv2.COLOR_BGR2GRAYを指定して実行します。

一方、二値化は、画像を白と黒の2色に分けるプロセスで、主に物体の輪郭や形状を強調するために使用されます。二値化はcv2.threshold()関数で行い、指定した閾値に基づいてピクセル値を分類します。

ノイズ除去とフィルタリングとは

画像データに含まれるノイズは、モデルの精度を低下させる原因となるため、除去が不可欠です。ノイズ除去には、平均化フィルターやガウシアンフィルターがよく使用されます。平均化フィルターは、周囲のピクセル値を平均して滑らかな画像を生成する手法で、OpenCVではcv2.blur()を使用します。

一方、ガウシアンフィルターは、ピクセル間の距離に基づいた重み付けを行い、より自然なぼかし効果を得られる方法で、cv2.GaussianBlur()で実現可能です。また、エッジ検出を行う際には、SobelフィルターやCannyエッジ検出などの高度なフィルタリング手法も利用されます。

画像認識モデルの構築

画像認識の中心となるモデル構築は、データ準備からニューラルネットワークの設計、コンパイルまでの流れを指します。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは
データセットの準備とデータ拡張
モデルの構築とコンパイル

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識に特化したディープラーニングモデルです。CNNは、画像から自動的に特徴を抽出する仕組みを持ち、従来の手動での特徴選択を不要にします。

主要な構造には、畳み込み層、プーリング層、全結合層があります。畳み込み層では、フィルターを用いて特徴マップを生成し、画像のエッジやテクスチャなどを検出します。次に、プーリング層で特徴量を縮小して計算コストを削減します。最後に、全結合層で分類や予測を行います。

データセットの準備とデータ拡張

モデル構築は、適切なデータセットの準備からはじめます。一般的には、分類タスクの場合、画像データをクラス別にフォルダに分けて整理します。学習には多くのデータが必要ですが、データが不足している場合はデータ拡張を行います。

データ拡張とは、既存の画像データに対し、回転、反転、スケーリング、明るさ調整などの加工を施して新しいデータを生成する手法です。これにより、モデルの汎化性能が向上し、過学習を防ぐ効果があります。Pythonでは、TensorFlowの[ImageDataGenerator]やPyTorchのトランスフォーム機能を利用して簡単に実装できます。

モデルの構築とコンパイル

モデル構築では、ニューラルネットワークの構造を定義します。TensorFlowのKerasを使えば、コード数行で畳み込み層やプーリング層を含むモデルを設計できます。例えば、Sequentialクラスを用いると、レイヤーを順次追加して構築可能です。その後、コンパイル段階では、損失関数や最適化アルゴリズム、評価指標を指定します。

損失関数には分類タスク用のクロスエントロピー、最適化アルゴリズムにはAdamがよく選ばれます。model.compile()を使ってこれらの設定を反映します。コンパイル済みのモデルは、トレーニングデータを使って学習を開始できます。