asset-extract

Asset Extract

스크린샷에서 게임에 바로 사용 가능한 에셋 PNG를 추출한다.

도구 분담

대상	도구	결과
배경	mcp__nano-banana__edit_image (inpainting)	UI 제거 후 자연스러운 배경 PNG
버튼/컴포넌트	/clip 템플릿 매칭 → SAM2 세그멘테이션	투명 배경 PNG (pixel-accurate)

버튼 추출에 nanobanana 사용 금지 — AI가 색상/형태를 재생성하여 원본과 달라짐.

의존성

• pip install rembg (SAM 모델 내장)
• 첫 실행 시 SAM ONNX 모델 자동 다운로드 (~375MB, ~/.u2net/)

Step 1: 입력 파싱

IMAGE_PATH  : 이미지 절대 경로
TARGET      : 배경 | 버튼 | 전체 (기본: 전체)
OUTPUT_DIR  : {IMAGE_PATH 부모}/{파일명}-components/ (기본)

Windows 경로 자동 변환:

• z:/home/damools/... → /home/damools/...
• C:/Users/... → /mnt/c/Users/...

Step 2: 버튼/컴포넌트 추출

2-1. /clip으로 추출 대상 받기

사용자에게 안내:

"추출할 요소를 화면에서 스크린샷 찍어 /clip으로 올려주세요."

사용자가 /clip 실행하면 → /tmp/clip.png 저장됨.

2-2. 템플릿 매칭으로 bbox 자동 탐지

python3 ~/.claude/skills/asset-extract/scripts/match_bbox.py \
  --original "{IMAGE_PATH}" \
  --clip /tmp/clip.png

출력:

left,top,right,bottom
score:{SAD점수}

score > 20 이면 매칭 품질 경고 → 사용자에게 안내 후 계속 진행.

bbox 확장: match_bbox 결과에 상하좌우 10px씩 여유 추가 (SAM2가 전체 오브젝트를 포착하도록).

2-3. SAM2 세그멘테이션 → 투명 PNG

python3 ~/.claude/skills/asset-extract/scripts/segment_button.py \
  --image "{IMAGE_PATH}" \
  --bbox {left} {top} {right} {bottom} \
  --output "{OUTPUT_DIR}/buttons/{name}.png"

• 2x 업스케일 → rembg SAM 배경 제거 → 다각형 피팅 (직선 엣지)
• SAM 마스크 컨투어를 4점 사다리꼴로 단순화 → 좌우 대각선 완벽 직선
• 하단은 SAM 바닥 + 8px 연장 (다크 베이스 포함, 게임 배경 제외)
• 0.7px 안티앨리어싱으로 부드러운 테두리
• 결과 Read로 시각 확인

Step 3: 배경 추출 (TARGET = 배경 | 전체)

imagePath : {IMAGE_PATH}
prompt    : "Remove all UI elements, buttons, cards, text, icons, and navigation
             bars from this screenshot. Keep only the background. Fill removed
             areas with the natural background color/gradient.
             Result: clean background with no UI elements."
aspectRatio: 원본 비율에 맞게 선택
resolution : 2K

결과를 {OUTPUT_DIR}/backgrounds/bg_nano.png로 복사.

Step 4: 결과 출력

✅ 추출 완료
📁 {OUTPUT_DIR}

배경: backgrounds/bg_nano.png
버튼: {N}개 (투명 PNG — 게임 합성 가능)
  - buttons/{name}.png  ({w}×{h}px, IoU: {score})

Kill Conditions

• 이미지 없음 → 즉시 오류
• /tmp/clip.png 없음 → "/clip으로 스크린샷을 올려주세요" 안내
• score > 20 → 매칭 품질 낮음 경고, 크롭 결과 확인 요청
• SAM2 IoU < 0.8 → 세그멘테이션 품질 경고, bbox 재조정 시도
• SAM2 미설치 → 설치 안내 출력

Evaluator (Wave 2.5)

독립 Evaluator subagent가 산출물 품질을 검증합니다.

Evaluator 역할: 산출물 독립 검증
모델: claude-haiku-4-5 (경량, 편향 최소화)
격리: 메인 컨텍스트 오염 방지

판정 기준:

• PASS: 모든 핵심 기준 충족, 즉시 사용 가능
• WARN: 사용 가능하나 개선 권장, 사용자 확인 후 진행
• FAIL: 핵심 기준 미충족, 재실행 필요

eval_cases.jsonl에 결과 자동 누적.