Initial commit: Project setup with specifications and requirements

2025-11-08 11:21:20 +09:00
commit 9bb07be65e
3 changed files with 409 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,55 @@
+# Python
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.so
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+pip-wheel-metadata/
+share/python-wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+MANIFEST
+
+# Virtual Environment
+venv/
+ENV/
+env/
+.venv
+
+# IDEs
+.vscode/
+.idea/
+*.swp
+*.swo
+*~
+.DS_Store
+
+# Jupyter Notebook
+.ipynb_checkpoints
+
+# Testing
+.pytest_cache/
+.coverage
+htmlcov/
+
+# Project specific
+*.svg
+output/
+temp/
+test_images/
+
+# Logs
+*.log
@@ -0,0 +1,347 @@
+# Center Vector - ComfyUI Custom Node 仕様書
+
+## 概要
+ラインアート画像から中心線を抽出し、SVGパスとして出力するComfyUIカスタムノード
+
+## ノード構成
+
+### 2ノード構成（推奨案）
+
+```
+[Image Input]
+     ↓
+[Line Region Detector]
+     ↓
+[Line Mask] + [Preview Image]
+     ↓
+[Centerline to SVG]
+     ↓
+[SVG String] + [Centerline Preview]
+```
+
+---
+
+## ノード1: Line Region Detector
+
+### 機能
+- 背景と前景の分離
+- 線領域と塗り領域の分離
+- カラー情報の抽出（オプション）
+
+### 入力
+| パラメータ | 型 | デフォルト | 範囲 | 説明 |
+|-----------|-----|-----------|------|------|
+| `image` | IMAGE | - | - | 入力画像 |
+| `background_mode` | ENUM | "auto" | auto/white/black/custom | 背景色の検出方法 |
+| `background_threshold` | INT | 240 | 0-255 | 背景判定の閾値 |
+| `line_detection_method` | ENUM | "edge" | edge/morphology/hybrid | 線検出アルゴリズム |
+| `min_line_width` | INT | 1 | 1-100 | 想定される最小線幅（ピクセル） |
+| `max_line_width` | INT | 50 | 1-500 | 想定される最大線幅（ピクセル） |
+| `fill_handling` | ENUM | "separate" | ignore/separate/include | 塗り領域の扱い |
+| `color_clustering` | BOOLEAN | False | - | 色でクラスタリングするか |
+| `num_colors` | INT | 5 | 2-20 | クラスタリング時の色数 |
+
+### 出力
+| 出力名 | 型 | 説明 |
+|-------|-----|------|
+| `line_mask` | MASK | 線領域のマスク（白黒） |
+| `fill_mask` | MASK | 塗り領域のマスク（オプション） |
+| `preview_image` | IMAGE | 検出結果のプレビュー画像 |
+| `color_info` | STRING | JSON形式の色情報 |
+
+### 処理アルゴリズム
+
+#### 1. 前処理
+```
+- RGBからグレースケール変換
+- ノイズ除去（ガウシアンブラー）
+```
+
+#### 2. 背景分離
+```
+方法1: Auto
+  - Otsu's method で自動閾値決定
+  - または、4隅のピクセル値から背景色を推定
+
+方法2: White/Black
+  - 固定閾値で二値化
+
+方法3: Custom
+  - ユーザー指定の色を背景として除去
+```
+
+#### 3. 線領域検出
+```
+方法1: Edge (エッジベース)
+  - Canny エッジ検出
+  - モルフォロジー処理（Dilation）で線を太らせる
+  - 内部の塗りを除去
+
+方法2: Morphology (モルフォロジーベース)
+  - Erosion で塗り領域を縮小
+  - Opening/Closing で線領域を強調
+  - 差分から線領域を抽出
+
+方法3: Hybrid
+  - Edge と Morphology を組み合わせ
+  - より正確な線領域を検出
+```
+
+#### 4. 塗り領域の分離（オプション）
+```
+- 前景マスクから線マスクを減算
+- Flood fill で連結領域を特定
+- 小さすぎる領域はノイズとして除去
+```
+
+#### 5. カラークラスタリング（オプション）
+```
+- K-means で色空間をクラスタリング
+- 各クラスタの代表色を抽出
+- 領域ごとの色情報を JSON で出力
+```
+
+---
+
+## ノード2: Centerline to SVG
+
+### 機能
+- Distance Transform による中心線抽出
+- Ridge Detection（尾根検出）
+- SVGパスの生成
+- パスの最適化と平滑化
+
+### 入力
+| パラメータ | 型 | デフォルト | 範囲 | 説明 |
+|-----------|-----|-----------|------|------|
+| `line_mask` | MASK | - | - | 線領域のマスク |
+| `original_image` | IMAGE | - | - | 元画像（色情報用、オプション） |
+| `color_info` | STRING | "" | - | JSON形式の色情報（オプション） |
+| `algorithm` | ENUM | "ridge" | ridge/skeleton/watershed | 中心線抽出アルゴリズム |
+| `smoothing` | FLOAT | 2.0 | 0.0-10.0 | パスの平滑化レベル |
+| `min_path_length` | INT | 10 | 1-1000 | 最小パス長（ピクセル） |
+| `simplify_tolerance` | FLOAT | 1.0 | 0.0-10.0 | Douglas-Peucker 簡略化の許容値 |
+| `bezier_smoothing` | BOOLEAN | True | - | ベジェ曲線で平滑化するか |
+| `preserve_colors` | BOOLEAN | True | - | 元の色を保持するか |
+
+### 出力
+| 出力名 | 型 | 説明 |
+|-------|-----|------|
+| `svg_string` | STRING | SVG形式の文字列 |
+| `centerline_image` | IMAGE | 中心線のプレビュー画像 |
+| `path_count` | INT | 生成されたパス数 |
+| `statistics` | STRING | JSON形式の統計情報 |
+
+### 処理アルゴリズム
+
+#### 1. Distance Transform
+```
+- cv2.distanceTransform で境界からの距離を計算
+- 距離マップから局所最大値を検出
+- これらが線の中心軸となる
+```
+
+#### 2. 中心線抽出
+
+##### Ridge Detection（推奨）
+```
+- 距離マップの Hessian 行列を計算
+- 固有値解析で尾根（Ridge）を検出
+- 連続性を保ちながら中心線を抽出
+```
+
+##### Skeleton（代替手法）
+```
+- Zhang-Suen Thinning アルゴリズム
+- または、skimage.morphology.skeletonize
+- 位相を保った骨格化
+```
+
+##### Watershed（代替手法）
+```
+- Watershed セグメンテーション
+- 分水嶺から中心線を導出
+```
+
+#### 3. パス生成
+```
+1. 連結成分解析
+   - 各連結領域を個別のパスとして処理
+   
+2. 点列の順序付け
+   - 端点を検出
+   - 深さ優先探索で点を順序付け
+   - 分岐点の処理
+   
+3. パス簡略化
+   - Douglas-Peucker アルゴリズム
+   - 冗長な点を削減
+   
+4. 平滑化
+   - Catmull-Rom スプライン
+   - または、ベジェ曲線で近似
+```
+
+#### 4. SVG生成
+```
+構造:
+<svg width="W" height="H" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
+  <metadata>
+    <created>timestamp</created>
+    <source>tj_comfyui_centerVector</source>
+    <parameters>...</parameters>
+  </metadata>
+  <g id="centerlines">
+    <path id="path0" d="M x,y L x,y ..." 
+          stroke="color" stroke-width="2" 
+          fill="none" />
+    ...
+  </g>
+</svg>
+```
+
+#### 5. 色情報の統合
+```
+- original_image から各パスの位置の色をサンプリング
+- または、color_info JSON から色をマッピング
+- SVG の stroke 属性に反映
+```
+
+---
+
+## 追加ユーティリティノード（将来実装）
+
+### Mask Editor
+- マスクの手動修正
+- ブラシツール、消しゴムツール
+- 領域の追加・削除
+
+### SVG Exporter
+- SVGファイルとして保存
+- ファイル名、パスの指定
+- メタデータの埋め込み
+
+### Path Simplifier
+- 既存のSVGパスを簡略化
+- 点数の削減
+- 再平滑化
+
+### Multi-layer SVG Combiner
+- 複数のSVGレイヤーを統合
+- Z-order の管理
+- グループ化
+
+---
+
+## 技術スタック
+
+### 必須ライブラリ
+- `numpy`: 配列処理
+- `opencv-python` (cv2): 画像処理
+- `opencv-contrib-python`: Thinning アルゴリズム
+- `scikit-image`: モルフォロジー処理
+- `scipy`: 科学計算、補間
+
+### オプションライブラリ
+- `svgwrite`: SVG生成の補助
+- `shapely`: 幾何計算
+- `Pillow`: 画像I/O
+
+---
+
+## 性能要件
+
+### 処理速度
+- 1024x1024 画像: < 5秒（目標）
+- 2048x2048 画像: < 20秒（目標）
+
+### メモリ使用量
+- 基本: 画像サイズの 5-10倍
+- Distance Transform: 追加で 2-3倍
+
+### 精度
+- 中心線の位置誤差: ± 1ピクセル以内
+- パスの簡略化後も視覚的に元の形状を保持
+
+---
+
+## エラーハンドリング
+
+### 入力検証
+- 画像が空でないか
+- マスクのサイズが画像と一致するか
+- パラメータが有効範囲内か
+
+### 処理エラー
+- 線が検出できない場合 → 空のSVGを返す
+- メモリ不足 → ダウンサンプリングして再試行
+- アルゴリズム失敗 → 代替手法にフォールバック
+
+---
+
+## 出力例
+
+### SVG出力サンプル
+```xml
+<svg width="512" height="512" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 512 512">
+  <metadata>
+    <created>2025-11-08T00:00:00</created>
+    <generator>tj_comfyui_centerVector v1.0</generator>
+  </metadata>
+  <g id="centerlines">
+    <path id="path0" d="M 100,100 Q 150,120 200,100 L 250,150" 
+          stroke="#000000" stroke-width="2" 
+          fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
+    <path id="path1" d="M 300,200 L 350,250 Q 380,280 400,300" 
+          stroke="#FF0000" stroke-width="2" 
+          fill="none" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/>
+  </g>
+</svg>
+```
+
+### 統計情報サンプル（JSON）
+```json
+{
+  "path_count": 2,
+  "total_length": 1234.56,
+  "average_path_length": 617.28,
+  "processing_time": 2.34,
+  "colors_detected": ["#000000", "#FF0000"],
+  "image_size": [512, 512],
+  "parameters": {
+    "algorithm": "ridge",
+    "smoothing": 2.0,
+    "min_path_length": 10
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## バージョン管理
+
+### v1.0（初期リリース）
+- 基本的な2ノード構成
+- Ridge Detection アルゴリズム
+- SVG出力
+
+### v1.1（計画）
+- 色保持機能の強化
+- 複数アルゴリズムの選択
+- 性能最適化
+
+### v2.0（将来）
+- ユーティリティノードの追加
+- GPU アクセラレーション
+- リアルタイムプレビュー
+
+---
+
+## ライセンス
+MIT License
+
+## 作成者
+tj_comfyui_centerVector
+
+## 更新日
+2025-11-08
@@ -0,0 +1,7 @@
+numpy>=1.24.0
+opencv-python>=4.8.0
+opencv-contrib-python>=4.8.0
+scikit-image>=0.21.0
+scipy>=1.11.0
+Pillow>=10.0.0
+torch>=2.0.0