ClearCut – Lokale Bild‑Hintergrundentfernung

Eine Desktop-App mit moderner PyQt6‑GUI, die Bilder lädt und den Hintergrund komplett lokal mit dem U²‑Net‑Modell entfernt. Ergebnis wird als PNG mit Transparenz exportiert.

Features

• Lokale Inferenz, keine externen APIs
• U²‑Net (kleines u2netp Gewicht) für schnelle Ergebnisse
• PyQt6 GUI mit zweigeteilter Vorschau (links Original, rechts Cutout)
• JPG/PNG Input, PNG mit Transparenz als Output
• Lokale Gewichte: Lege u2netp.pth oder u2net.pth in u2net/models/ (kein Download erforderlich)
• Helles/Dunkles Theme via OS (PyQt6 Styles) – kann leicht erweitert werden

Screenshots

Lege eigene Screenshots in docs/ ab, die Platzhalter-Dateien fehlen bewusst.

Installation

python -m venv .venv
.venv\\Scripts\\activate
pip install -r requirements.txt
python app.py

Hinweise:

• Lege die Gewichte in u2net/models/ ab: u2netp.pth (klein, ~4.7 MB) oder u2net.pth (größer, qualitativ besser). Es erfolgt kein automatischer Download.
• Für beste Performance wird automatisch CUDA genutzt, falls verfügbar.

Nutzung

1. Bild öffnen wählen (JPG oder PNG)
2. Hintergrund entfernen starten
3. Als PNG speichern auswählen, um mit Alphakanal zu exportieren

Paketierung

Einfaches Packaging via pyproject.toml:

python -m build

Das erzeugt ein Wheel in dist/ (setuptools wird verwendet).

Projektstruktur

app.py                 # GUI‑Einstiegspunkt
u2net/                 # Modellcode & Utilities
  ├─ __init__.py
  ├─ model.py          # U²‑Net Architektur (kompakte Variante für Inferenz)
  ├─ infer.py          # Pre-/Postprocessing und Inferenz
  └─ downloader.py     # Automatischer Download der Gewichte
models/                # Gewichtsdateien (wird automatisch angelegt)
requirements.txt       # Python Abhängigkeiten
pyproject.toml         # Packaging Konfiguration
README.md              # Dieses Dokument

Lizenz

• Der Modellcode basiert auf dem Open-Source Projekt U‑2‑Net (MIT-Lizenz). Bitte beachte deren Lizenzbestimmungen.
• Dieser Code steht unter der MIT-Lizenz.