# [メタ情報]
# 識別子: PDFまたは画像から切り抜き画像の生成workflow_exe
# システム名: PDFまたは画像から切り抜き画像の生成workflow
# 技術種別: Misc
# 機能名: Misc
# 使用言語: ShellScript
# 状態: 実行用 env終了　差異正常
# [/メタ情報]
要約：PDFまたは画像から自動で切り抜き画像を作成する Automator ワークフローの内容である。入力ファイルの拡張子に応じて処理を分岐し、PDFは300dpiのJPEGに変換、GIFは最初のフレームをJPEG化、その他の画像はコピーして処理用JPEGとする。その後、Python スクリプトにファイル情報を引き渡し、OpenCV で画像を2倍拡大、濃い線部分を抽出して太らせ、線画のみの PNG（_lineonly）、外周塗りつぶし PNG（_filled）を生成。さらに両者を合成して最終的な切り抜き PNG（_cropped）を出力する。最後に中間ファイルを削除して処理を終了する。



PDFまたは画像から切り抜き画像の生成.workflow

ワークフローが受け取る現在の項目：ファイルまたはフォルダ
検索対象：Finder.app
シェルスクリプトを実行
入力の引き渡し方法：引数として

```
#!/bin/bash

# 1. 共通検索パスの設定（M1/M2 Mac双方のHomebrew環境に自動対応）
export PATH="/opt/homebrew/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin"

FILE_PATH="$1"
EXTENSION="${FILE_PATH##*.}"
BASENAME=$(basename "$FILE_PATH" .${EXTENSION})
DIRNAME=$(dirname "$FILE_PATH")

cd "$DIRNAME"

# JPEG変換（PDFのみ）
if [[ "$EXTENSION" == "pdf" ]]; then
    pdftoppm -jpeg -r 300 "$FILE_PATH" "${BASENAME}_page"
    mv "${BASENAME}_page-1.jpg" "${BASENAME}_page.jpg"
    IMAGE_NAME="${BASENAME}_page.jpg"
elif [[ "$EXTENSION" == "gif" ]]; then
    # GIF → JPEG（最初のフレーム）に変換
    IMAGE_NAME="${BASENAME}_frame.jpg"
    convert "$FILE_PATH" "$IMAGE_NAME"
else
    # その他の画像はそのまま使う
    cp "$FILE_PATH" "${BASENAME}_page.jpg"
    IMAGE_NAME="${BASENAME}_page.jpg"
fi

# Bash変数を Python に渡すため export
export BASENAME
export DIRNAME
export IMAGE_NAME

# 2. $HOME 環境変数を用いてユーザー名（XXXXXX）を動的解決
PYTHON_BIN="$HOME/python_scripts/venv_pdfcrop/bin/python3"

# 仮想環境のPythonを安全に実行（クォーテーションをシングルに統一してエスケープを防止）
"$PYTHON_BIN" <<"EOF"
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os

basename = os.environ.get('BASENAME')
dirpath = os.environ.get('DIRNAME')
jpg_path = os.path.join(dirpath, os.environ.get('IMAGE_NAME'))
img = cv2.imread(jpg_path, cv2.IMREAD_COLOR)

# === PNGやJPEGからの入力の場合は人工的に解像度アップ ===
img = cv2.resize(img, None, fx=2.0, fy=2.0, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# === 線の抽出（濃い部分全体を抽出）===
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 線を適度に太らせて塗り潰す（85%程度に抑える）
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
filled = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)

# RGBA画像を生成し、黒で完全に塗りつぶし、不透明に
rgba = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 4), dtype=np.uint8)
rgba[:, :, 0:3] = 0
rgba[:, :, 3] = filled
png2_path = os.path.join(dirpath, f'{basename}_lineonly.png')
cv2.imwrite(png2_path, rgba)

# === 外周内側白塗り（PNG画像3）===
contours, _ = cv2.findContours(filled, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
mask = np.zeros_like(gray)
cv2.drawContours(mask, contours, -1, 255, -1)

white_fill = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 4), dtype=np.uint8)
white_fill[:, :, 0:3] = 255
white_fill[:, :, 3] = mask
png3_path = os.path.join(dirpath, f'{basename}_filled.png')
cv2.imwrite(png3_path, white_fill)

# === 合成してPNG画像4を作成 ===
img2 = Image.open(png2_path).convert('RGBA')
img3 = Image.open(png3_path).convert('RGBA')
combined = Image.alpha_composite(img3, img2)

png4_path = os.path.join(dirpath, f'{basename}_cropped.png')
combined.save(png4_path)

# === 中間ファイル削除 ===
os.remove(jpg_path)
os.remove(png2_path)
os.remove(png3_path)
EOF
```