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mit	pic-to-header	streamlit	🐨	blue	purple	false	pic_to_header/app.py

Pic-to-Header

Pic-to-Headerは、マスク画像と入力画像を使用してヘッダー画像を生成するPythonアプリケーションです。 バージョン 0.2.0 がリリースされました。

🚀 プロジェクト概要

Pic-to-Headerは、マスク画像と入力画像を使用して簡単にヘッダー画像を生成し、ダウンロードできるStreamlitアプリケーションです。PyPIにも公開されています。 コマンドラインインターフェース(CLI)にも対応しています。

🎥 デモ動画

Timeline.37.mp4

🤗 デモサイト

✨ 主な機能

• マスク画像と入力画像のアップロード
• ヘッダー画像の生成
• 生成されたヘッダー画像のプレビューとダウンロード
• コマンドラインインターフェース (CLI) を使用した画像処理
• マスク管理機能
• 画像処理ロジックの拡張
• Pythonスクリプトによる画像処理機能
• READMEページとリリースノートページのStreamlitアプリへの追加

🔧 使用方法

方法1: PyPIからのインストール

Pic-to-Headerは、PyPIで利用可能です。以下のコマンドでインストールできます：

pip install pic-to-header

方法2: ソースからのインストール

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/Sunwood-ai-labs/pic-to-header.git
   cd pic-to-header

2. 必要な依存関係をインストールします:

   pip install -r requirements.txt

Streamlitウェブアプリケーション

1. Streamlitアプリケーションを起動します：

   streamlit run pic_to_header/app.py

2. ブラウザで表示されるURLにアクセスします。
3. 入力画像とマスク画像をアップロードします。
4. "ヘッダー画像を生成"ボタンをクリックします。
5. 生成されたヘッダー画像をプレビューし、必要に応じてダウンロードします。

コマンドラインインターフェース (CLI)

CLIを使用して画像を処理することもできます：

pic-to-header input_image.png mask_image.png output_image.png

例：

pic-to-header assets/sample.png assets/mask.png output_image.png

Pythonスクリプトでの使用

pic_to_header パッケージは、Pythonスクリプト内で直接使用することもできます。以下は使用例です：

from pic_to_header.core import process_header_image

# 入力画像、マスク画像、出力画像のパスを指定
input_image_path = "path/to/input_image.png"
mask_image_path = "path/to/mask_image.png"
output_image_path = "path/to/output_image.png"

# ヘッダー画像を生成
result = process_header_image(input_image_path, mask_image_path, output_image_path)

print(f"ヘッダー画像が生成されました: {result}")

このスクリプトは以下の手順で動作します：

1. pic_to_header.core モジュールから process_header_image 関数をインポートします。
2. 入力画像、マスク画像、出力画像のパスを指定します。
3. process_header_image 関数を呼び出して、ヘッダー画像を生成します。
4. 生成された画像のパスを表示します。

このスクリプトを実行すると、指定した出力パスにヘッダー画像が生成されます。

💻 開発

• pic_to_header/core.py: 画像処理の主要な機能を含みます。
• pic_to_header/app.py: Streamlitを使用したWebインターフェースを提供します。
• pic_to_header/cli.py: コマンドラインインターフェースを提供します。

📦 インストール手順

上記「使用方法」セクションを参照してください。

🆕 最新情報 (v0.2.0)

• マスク管理機能の実装: プリセット、URL、アップロードファイルからマスク画像を取得可能になりました。プリセットマスクの管理機能も追加されました。
• 画像処理ロジックの拡張: 画像とマスク画像のチャンネル数を自動調整、マスク画像のリサイズ、マスクの透明度調整、処理結果をPIL Imageとして返す機能などが追加されました。
• Pythonスクリプトによる画像処理機能追加とドキュメント更新: process_header_image関数の使用方法をステップごとに説明しました。
• UI改善: Streamlitのワイドモード設定、マスク画像の取得方法の追加(プリセット、URL、アップロード)、マスクの透明度調整スライダー、複数画像アップロード対応、処理結果の表示方法変更、ダウンロードボタンの追加、エラー処理の強化などを行いました。
• Hugging Face Spacesデモサイトへのリンクとデモ動画の追加

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。