【テクノロジー：Python】簡単！画像の背景を切り抜く方法【初心者向け解説】

Pythonで簡単！画像の背景を切り抜く方法【初心者向け解説】

画像の背景を効率よく切り抜く方法を探していませんか？この記事では、Pythonを使った背景切り抜きの方法を、初心者でもわかりやすく解説します。特に、簡単に背景を削除できるライブラリ「rembg」と、応用が可能な「OpenCV」を取り上げます。

1. Pythonで背景切り抜きが必要なシーンとは？
2. 背景切り抜きに使えるライブラリの紹介
3. rembgを使った背景切り抜き手順
4. OpenCVで背景を切り抜く応用テクニック
5. 背景切り抜きの効率化と注意点
まとめ

1. Pythonで背景切り抜きが必要なシーンとは？

背景切り抜きは、以下のようなシーンで役立ちます：

ECサイトの商品画像から背景を削除
ソーシャルメディア投稿用の画像加工
プレゼン資料用に人物や物体を抽出

Pythonを使うことで、これらの作業を効率的かつ自動化できます。

2. 背景切り抜きに使えるライブラリの紹介

rembg

シンプルで高精度な背景切り抜きツール。
コード数行で背景を透明化可能。
人物や物体が主なターゲット。

OpenCV

画像処理全般に対応する強力なライブラリ。
自分でアルゴリズムを設定する自由度が高い。
複雑な背景や特殊な要件に対応可能。

Pythonクイックリファレンス（第4版） [ Alex Martelli ]

楽天で購入

3. rembgを使った背景切り抜き手順

以下の手順で、画像の背景を削除できます：

1．必要なライブラリをインストール:

pip install rembg pillow

2．背景切り抜きスクリプト:

from rembg import remove
from PIL import Image
import io

input_path = 'input_image.jpg'
output_path = 'output_image.png'

with open(input_path, 'rb') as inp_file:
    input_image = inp_file.read()
    output_image = remove(input_image)

output = Image.open(io.BytesIO(output_image))
output.save(output_path, 'PNG')
print(f"背景を削除した画像を保存しました: {output_path}")

3．実行結果:

入力画像（input_image.jpg）の背景が透明になった画像（output_image.png）が生成されます。

4. OpenCVで背景を切り抜く応用テクニック

OpenCVを使えば、特定の色や背景をマスクとして扱うことが可能です。以下は簡単な例です：

import cv2
import numpy as np

# 画像の読み込み
image = cv2.imread('input_image.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 背景色を指定（例: 白を抽出）
lower_bound = np.array([0, 0, 200])
upper_bound = np.array([255, 255, 255])

# マスクの作成
mask = cv2.inRange(hsv, lower_bound, upper_bound)
result = cv2.bitwise_not(image, image, mask=mask)

# 結果を保存
cv2.imwrite('output_image.jpg', result)