Manga Translate

Используй list_directory для получения списка файлов. Отфильтруй jpg, jpeg, png, webp, bmp.

2. Обработать каждую страницу ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНО

ВАЖНО: обрабатывай страницы строго по одной, в порядке сортировки по имени файла. Не переходи к следующей, пока не создал JSON для текущей. Это предотвратит перепутывание текста между страницами.

Для каждой страницы:

1. Считать изображение через read_file. VLM увидит картинку и сможет определить координаты.
2. Определить ВСЕ текстовые элементы визуально:
   • Речевые баблы (пузыри с диалогами)
   • Нарративные прямоугольники
   • Заголовки страниц, названия глав
   • Подписи, мысли персонажей
   • Звуковые эффекты (SFX) с текстом
3. Для каждого элемента определить:
   • Точные относительные координаты (x, y, width, height) от 0.0 до 1.0
   • Японский текст (как есть)
   • Перевод на русский
4. Создать JSON файл с результатами

Как определять координаты: Смотри на изображение, которое вернул read_file. Для каждого текстового элемента определи bounding box. Координаты — это доля от размера того изображения, которое ты видишь:

• x = pixel_x / display_width
• y = pixel_y / display_height
• width = pixel_width / display_width
• height = pixel_height / display_height

Отступы: добавь 5–10px (в долях) к границам бабла, чтобы подложка viewer'а полностью покрывала текст.

Русский текст горизонтальный — если японский бабл узкий и вертикальный, увеличь ширину бабла в JSON, чтобы русский текст влез. Если текста много — увеличь и высоту.

3. Формат JSON

{
  "image": "имя_файла.jpg",
  "original_width": 1337,
  "original_height": 1920,
  "bubbles": [
    {
      "reading_order": 0,
      "x": 0.55,
      "y": 0.06,
      "width": 0.36,
      "height": 0.15,
      "text_jp": "японский текст",
      "text_ru": "русский перевод"
    }
  ]
}

original_width / original_height — реальный размер файла. Получи через:

python -c "import cv2,numpy as np,sys; img=cv2.imdecode(np.fromfile(sys.argv[1],np.uint8),1); print(img.shape[1],img.shape[0])" "путь_к_файлу"

4. Запустить просмотрщик

После создания всех JSON автоматически запусти:

python <skill_base_dir>/viewer.py "<путь_к_папке>"

Где <skill_base_dir> — это директория скилла (на Windows: D:\qwen-code\.qwen\skills\manga-translate\).

На Windows запускай в фоне:

start /b python "<skill_base_dir>\viewer.py" "<путь_к_папке>"

Правила координат

• Относительные координаты (0.0–1.0), привязанные к видимому изображению
• Точность важнее скорости — не пропускай баблы
• Отступ 5–10px к границам бабла
• Русский текст горизонтальный — увеличивай width бабла если нужно
• Длинный текст — увеличивай height бабла
• Порядок чтения: справа налево, сверху вниз (manga order)

Правила перевода

• Не пропускать текст — включая заголовки, подписи, SFX
• Сохранять переносы строк (\n)
• Имена транслитерировать
• Для титульных страниц: перевести название, номер главы, автора

Обработка большого количества страниц (20-30+)

• Обрабатывай строго последовательно: одна страница → JSON → следующая
• Не группируй запросы — каждый read_file отдельно
• Сообщай прогресс: "Страница 5/20 обработана..."
• После всех страниц запускай viewer

Просмотрщик

viewer.py — PyQt5, загрузить папку, наложение перевода. Зависимости: pip install opencv-python PyQt5 numpy

Горячие клавиши: