Metadata-Version: 2.4
Name: upscale_image_SK_jpkur
Version: 0.1.0
Summary: AIを活用して画像を高品質に拡大・補正し、16:9のキャンバスへ自動配置するPythonパッケージです。
Author-email: Your Name <your-email@example.com>
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.7
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Dynamic: license-file

# upscale_image_SK

AIを活用して画像を高品質に拡大・補正し、16:9のキャンバスへ自動配置するPythonパッケージです。

## 特徴

- **自動セットアップ**: 初回実行時にAIモデルファイルを公式URLから自動でダウンロードします。
- **環境最適化**: 実行環境を自動判別し、GPU（CUDA/MPS）とCPUを適切に切り替えて高速処理します。
- **簡単導入**: 複雑な設定なしで、数行のコードでバッチ処理が可能です。
- **クロスプラットフォーム**: Windows、Linux、macOS に対応しています。

## インストール

```bash
pip install upscale_image_SK
```

## 使い方

プロジェクトフォルダに `model` フォルダと `target` フォルダを用意するだけで利用可能です。

```python
from upscale_package import TextImageProcessor
import glob

# 1. 処理したい画像をリストで取得
files = glob.glob("./target/*.png")

# 2. モデルのパスを指定して実行
# モデルが ./model/ に存在しない場合は自動でダウンロードされます
model_path = "./model/realesr-general-x4v3.pth"
TextImageProcessor.process(files, twidth=1200, modelpath=model_path)
```

## ディレクトリ構成

```plaintext
project_root/
├── model/           # ここにモデルファイルが自動保存されます
└── target/          # 変換したい画像を配置してください
```

## ライセンスと著作権について

本プロジェクトは MIT License の下で公開されています。

### モデルについて

本パッケージで使用している学習済みモデル（`realesr-general-x4v3.pth`）は、Real-ESRGANプロジェクトの成果物です。モデル自体のライセンスは BSD 3-Clause License に準拠します。詳細は Real-ESRGAN GitHubリポジトリをご確認ください。

### 免責事項

本ソフトウェアは現状のまま提供され、明示的か黙示的かを問わず、保証（商用利用、特定の目的への適合性、権利の非侵害の保証を含むがこれらに限定されない）の責任を負いません。
