import cv2 import numpy as np import argparse import os from loguru import logger def process_header_image(input_image_path, mask_image_path, output_image_path): logger.info(f"処理を開始します: 入力画像={input_image_path}, マスク画像={mask_image_path}") # 入力画像を読み込む input_image = cv2.imread(input_image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) logger.info(f"入力画像のサイズ: {input_image.shape}") # マスク画像を読み込む(グレースケールではなく、アルファチャンネル付きで) mask_image = cv2.imread(mask_image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) logger.info(f"マスク画像のサイズ: {mask_image.shape}") # マスク画像を入力画像と同じサイズにリサイズ mask_image = cv2.resize(mask_image, (input_image.shape[1], input_image.shape[0])) logger.info(f"リサイズ後のマスク画像のサイズ: {mask_image.shape}") # 入力画像にアルファチャンネルがない場合は追加 if input_image.shape[2] == 3: logger.info("入力画像にアルファチャンネルを追加します") input_image = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2BGRA) # マスク画像にアルファチャンネルがない場合は追加 if mask_image.shape[2] == 3: logger.info("マスク画像にアルファチャンネルを追加します") mask_image = cv2.cvtColor(mask_image, cv2.COLOR_BGR2BGRA) # マスク画像のアルファチャンネルを取得 mask_alpha = mask_image[:, :, 3] # 入力画像のアルファチャンネルを更新 # マスクのアルファ値を使って元の画像のアルファ値を減算 input_image[:, :, 3] = np.maximum(input_image[:, :, 3] - mask_alpha, 0) # 結果を保存 cv2.imwrite(output_image_path, input_image) logger.info(f"処理が完了しました。出力画像: {output_image_path}") return output_image_path if __name__ == "__main__": logger.add("process.log", rotation="1 MB") # ログファイルの設定 parser = argparse.ArgumentParser(description='画像にマスクを適用してヘッダー画像を生成します。') parser.add_argument('input_image', help='入力画像のパス') parser.add_argument('mask_image', help='マスク画像のパス') parser.add_argument('output_image', help='出力画像のパス') args = parser.parse_args() if not os.path.exists(args.input_image): logger.error(f"エラー: 入力画像が見つかりません: {args.input_image}") elif not os.path.exists(args.mask_image): logger.error(f"エラー: マスク画像が見つかりません: {args.mask_image}") else: try: result = process_header_image(args.input_image, args.mask_image, args.output_image) logger.success(f"処理が成功しました。結果: {result}") except Exception as e: logger.exception(f"エラーが発生しました: {str(e)}")