画像をレトロPC風・ドット絵風に変換するPython製GUIツールです。 PC-98、PC-88、MSX系の雰囲気を出しつつ、色数・出力サイズ・ディザリング・輪郭線などを調整して保存できます。
- GUIで画像をレトロ風ドット絵に変換
- 参照ボタン、またはドラッグ&ドロップで画像読み込み
- 日本語パスのファイルにも対応
- 複数画像の一括変換に対応
- ファイルドロップ時の即時変換に対応
- PC98 / PC88 / MSX / MSX2 / MSX2インターレース風プリセット
- 出力サイズ、色数、保存形式を選択可能
- PNG / GIF / JPG 形式で保存可能
- 透過背景、緑背景、黒背景、切り抜き、拡大などの背景処理に対応
- 事前ドット化、ドット強調、輪郭線強化、輪郭アンチエイリアスに対応
- 色ずれ・色収差風エフェクトを追加可能
- 肌部分の黒ドットを抑える補正オプション
rembgを入れている場合のみ、自動背景除去も使用可能- ファイル名のプレフィックスと連番を指定して自動保存
「画像をレトロPCっぽいドット絵に変換して保存するツール」
-
アプリを起動する
先に必要なライブラリをインストールしてください。
pip install --upgrade pillow numpy pip install tkinterdnd2 pip install scikit-learn
自動背景除去を使いたい場合のみ、追加で以下も入れてください。
pip install rembg==2.0.59 pip install onnxruntime==1.19.2
その後、ターミナルで以下を実行します。
python retro-dot-converter.py
-
ファイルを読み込む
画像を選択ボタン、またはドラッグ&ドロップで画像を読み込みます。 複数ファイルをまとめて読み込むこともできます。対応形式:
- PNG
- JPG / JPEG
- WEBP
- BMP
-
設定を行う
主な設定項目は以下です。
-
プリセット PC98 / PC88 / MSX / MSX2 / MSX2インターレース風の設定を選べます。
-
出力サイズ 現状維持、80x80、256x192、640x400、1280x720などから選択できます。
-
色数 4色〜512色まで選択できます。
-
保存形式 PNG / GIF / JPG から選択できます。
-
余白/背景処理 拡大、切り抜き、透過、緑背景、黒背景を選べます。
-
リサイズ方法 Nearest / Bilinear / Bicubic から選択できます。
-
事前ドット化 高解像度画像を先に低解像度化して、よりドット絵っぽくします。
-
輪郭線を黒に統一 レトロゲーム風の黒いアウトラインを強めます。
-
アンチエイリアス 輪郭部分を少し滑らかにします。
-
ドット化強調 縮小→拡大処理でドット感を強めます。 小さい%ほど強めに効きます。
-
色ずれ効果 RGBのズレを加えて、少し古い画面っぽい雰囲気を出します。
-
自動背景除去
rembgをインストールしている場合のみ使用できます。
-
-
プレビューを確認
左側に入力画像、右側に出力プレビューが表示されます。 変換後の雰囲気を見ながら設定を調整できます。
-
変換/生成/書き出しを実行する
レトロ風に変換して保存!ボタンを押すと変換されます。 出力ファイルはスクリプトと同じフォルダに保存されます。ファイル名は、指定したプレフィックスと連番で保存されます。
例:
retro001.png retro002.png retro003.png
- プリセット:
PC98 - 保存形式:
png - 背景処理:
切り抜き - 事前ドット化: ON
- 輪郭線を黒に統一: 好みでON
- プリセット:
PC88 - 色数: 8色
- リサイズ方法:
Nearest - ドット化強調: 好みでON
- プリセット:
MSX - 出力サイズ:
256x192 - 色数: 16色
- 事前ドット化: ON
- 保存形式:
png - 余白/背景処理:
透過 - 元画像にアルファチャンネルがある画像を使用
- Python 3.10以上
- Pillow
- NumPy
- tkinterdnd2
- scikit-learn
- rembg / onnxruntime ※自動背景除去を使う場合のみ必要
pip install例:
pip install --upgrade pillow numpy
pip install tkinterdnd2
pip install scikit-learn自動背景除去も使う場合:
pip install rembg==2.0.59
pip install onnxruntime==1.19.2MIT License で公開しています。 ご自由に使って、改変して、参考にしてください。 ただし自作発言はNGでお願いします。
