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Pythonで画像の減色をする

PythonのPillow（PIL）モジュールを使って、画像を減色してみました。

目次

1. フルカラー画像を256色にする
2. Pillowのconvertメソッドでモード変換する
3. quantizeメソッドで減色する（median cut）
4. quantizeメソッドで減色する（maximum coverage）
5. quantizeメソッドで減色する（fast octree）
6. quantizeメソッドで減色する（libimagequant）
7. k平均法を100回かけてみる
8. まとめ

フルカラー画像を256色にする

ウェブサイトに使う画像データなどは軽ければ軽いほど良いわけで、ビットマップよりJPEGやGIFやPNGが使われます。そこで、今回はフルカラー画像を256色に減色してみました。

サンプルの画像は３つです。

自前のカラーグラデーション画像

Pillowを使って作成した24 bitカラーの画像です。

この画像を生成したときのコードはこんな感じです。

import numpy as np
from PIL import Image

line_data = np.arange(256)
hue = np.tile(line_data, (256,1))
sat = np.transpose(hue)
val = np.full_like(hue, 255)

bw = np.stack([np.full_like(hue, 255), np.full_like(hue,0), hue], 2)
mat1 = np.stack([hue, sat, val], 2)
mat2 = np.stack([hue, val, sat], 2)

mat = np.concatenate([mat1, mat2, bw], 1)

im = Image.fromarray(np.uint8(mat), 'HSV')
im_rgb = im.convert('RGB')
im_rgb.save('out.png')

写真

Pixabay の画像です。

イラスト

プロ生ちゃん のイラストです。

Pillowのconvertメソッドでモード変換する

Pillowの画像オブジェクトのモードを24 bitカラー（RGB）から8 bitカラー（P）に切り替えます。GIFやPNG-8で保存する前に行う処理です。

コードはこんな感じです。

from PIL import Image

im = Image.open('in.png')
c = im.getcolors(im.width * im.height)
print('Original colors :', len(c))

im_p = im.convert('P')
c = im_p.getcolors(im.width * im.height)
print('Modified colors :', len(c))
im_p.save('out.png')

オリジナル	減色後
119467色	174色
15KB	64KB

オリジナル	減色後
28923色	56色
36KB	82KB

オリジナル	減色後
31532色	74色
70KB	61KB

JPEGってすごいですね。

quantizeメソッドで減色する（median cut）

Pillowのquantizeメソッドで減色します。いくつかアルゴリズムが選べるのですが、まずはmedian cutです。

減色アルゴリズムについては、 こちらのサイト が参考になります。

コードはこんな感じです。

from PIL import Image

im = Image.open('in.png')

im_q = im.quantize(colors=256, method=0, dither=1)
im_q.save('out.png')

オリジナル	減色後
119467色	228色
15KB	10KB

オリジナル	減色後
28923色	256色
36KB	121KB

オリジナル	減色後
31532色	256色
70KB	88KB

quantizeメソッドで減色する（maximum coverage）

次はmaximum coverageにしてみます。quantizeメソッドの引数が変わります。

from PIL import Image

im = Image.open('in.png')

im_q = im.quantize(colors=256, method=1, dither=1)
im_q.save('out.png')

オリジナル	減色後
119467色	256色
15KB	12KB

オリジナル	減色後
28923色	256色
36KB	86KB

オリジナル	減色後
31532色	256色
70KB	55KB

quantizeメソッドで減色する（fast octree）

続いて、fast octreeで減色します。

from PIL import Image

im = Image.open('in.png')

im_q = im.quantize(colors=256, method=2, dither=1)
im_q.save('out.png')

オリジナル	減色後
119467色	256色
15KB	7KB

オリジナル	減色後
28923色	249色
36KB	76KB

オリジナル	減色後
31532色	256色
70KB	60KB

quantizeメソッドで減色する（libimagequant）

libimagequantという指定もできるようなのですが、私の環境では動きませんでした。

k平均法を100回かけてみる

アルゴリズムをmedian cutに戻して、kmeansオプションを100にしてみます。パレットの最適化がされるはずです。

from PIL import Image

im = Image.open('in.png')

im_q = im.quantize(colors=256, method=0, kmeans=100, dither=1)
im_q.save('out.png')

オリジナル	減色後
119467色	253色
15KB	11KB

オリジナル	減色後
28923色	256色
36KB	119KB

オリジナル	減色後
31532色	256色
70KB	86KB

まとめ

カラーグラデーション画像

オリジナル	convert	median cut	max coverage	fast octree	median cut + kmeans
119467色	174色	228色	256色	256色	253色
15KB	64KB	10KB	12KB	7KB	11KB

写真

オリジナル	convert	median cut	max coverage	fast octree	median cut + kmeans
28923色	56色	256色	256色	249色	256色
36KB	82KB	121KB	86KB	76KB	119KB

イラスト

オリジナル	convert	median cut	max coverage	fast octree	median cut + kmeans
31532色	74色	256色	256色	256色	256色
70KB	61KB	88KB	55KB	60KB	86KB

減色のアルゴリズムでできあがりの画像の感じが違うことがわかりましたが、元のファイルが小さくてファイルサイズの圧縮にはつながりませんでした。JPEGってすごいのね。

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公開日 2020-06-19

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