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- Telegram-Bot (Polling) mit Inline-Menue: Klarbild x2/x4, Freistellen, kombiniert - Upscaling via OpenCV dnn_superres (FSRCNN default, EDSR optional), gekachelt - Freistellen via rembg (isnet-general-use, Alpha-Matting) - Picdrop-Batch via SFTP (/picdrop) - Health-Server (aiohttp) fuer Coolify, Zugriffsschutz via ALLOWED_USER_IDS - Dockerfile backt Modelle (SR von raw.githubusercontent, rembg von HF-Mirror) Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01XNQ8ghPfzAfsyVYd6HgFb6
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3.2 KiB
Python
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Python
"""Zentrale Konfiguration aus Umgebungsvariablen."""
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from __future__ import annotations
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import os
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from pathlib import Path
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def _get_bool(name: str, default: bool = False) -> bool:
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val = os.getenv(name)
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if val is None:
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return default
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return val.strip().lower() in {"1", "true", "yes", "on", "ja"}
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def _get_int(name: str, default: int) -> int:
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try:
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return int(os.getenv(name, str(default)))
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except (TypeError, ValueError):
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return default
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# --- Telegram ---------------------------------------------------------------
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BOT_TOKEN: str = os.getenv("BOT_TOKEN", "").strip()
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# Kommagetrennte Liste erlaubter Telegram-User-IDs. Leer = jeder darf (nur
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# fuer Tests empfohlen). /start zeigt jedem seine ID, damit man hier eintraegt.
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_allowed = os.getenv("ALLOWED_USER_IDS", "").replace(";", ",")
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ALLOWED_USER_IDS: set[int] = {
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int(x) for x in (p.strip() for p in _allowed.split(",")) if x.strip().isdigit()
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}
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# --- Bild-Pipeline ----------------------------------------------------------
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MODELS_DIR: Path = Path(os.getenv("MODELS_DIR", "/app/models"))
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WORK_DIR: Path = Path(os.getenv("WORK_DIR", "/tmp/klarbild"))
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# rembg-Modell fuers Freistellen: isnet-general-use (gut), u2net, u2netp (leicht),
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# birefnet-general (beste Qualitaet, schwer). Wird beim Build vorgeladen.
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REMBG_MODEL: str = os.getenv("REMBG_MODEL", "isnet-general-use")
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# OpenCV dnn_superres: "fsrcnn" (schnell, Default) oder "edsr" (mehr Detail,
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# aber auf CPU sehr langsam ~40s/Kachel -> nur fuer starke Boxen empfohlen).
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UPSCALE_MODEL: str = os.getenv("UPSCALE_MODEL", "fsrcnn").lower()
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# Optionales Real-ESRGAN-ONNX-Backend (fuer GPU/starke Boxen). Wenn aktiv und
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# Modelldatei vorhanden, wird es statt OpenCV genutzt.
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ENABLE_REALESRGAN: bool = _get_bool("ENABLE_REALESRGAN", False)
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REALESRGAN_ONNX: Path = Path(
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os.getenv("REALESRGAN_ONNX", str(MODELS_DIR / "realesrgan_x4.onnx"))
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)
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# Speicherschutz auf kleinen Boxen (CX33: 8GB, keine GPU):
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# Laengste Kante des Eingangsbildes vor dem Upscalen begrenzen.
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MAX_INPUT_EDGE: int = _get_int("MAX_INPUT_EDGE", 1600)
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# Kachelgroesse fuer das Upscalen (kleiner = weniger RAM, mehr Overhead).
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TILE_SIZE: int = _get_int("TILE_SIZE", 256)
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# Deckel fuer die Ausgabe-Megapixel (Sicherheitsnetz gegen OOM).
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MAX_OUTPUT_MP: float = float(os.getenv("MAX_OUTPUT_MP", "80"))
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# Nach dem Upscalen leichte Entrauschung + Schaerfung ("Klarbild"-Finish).
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POST_DENOISE: bool = _get_bool("POST_DENOISE", True)
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POST_SHARPEN: bool = _get_bool("POST_SHARPEN", True)
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# JPEG-Qualitaet fuer zurueckgesendete Fotos (Freistellen liefert immer PNG).
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JPEG_QUALITY: int = _get_int("JPEG_QUALITY", 95)
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# --- Health-Server ----------------------------------------------------------
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HEALTH_PORT: int = _get_int("PORT", 8080)
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# --- Picdrop (SFTP) ---------------------------------------------------------
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PICDROP_HOST: str = os.getenv("PICDROP_HOST", "ftps.picdrop.com")
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PICDROP_PORT: int = _get_int("PICDROP_PORT", 22)
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PICDROP_USER: str = os.getenv("PICDROP_USER", "")
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PICDROP_PASSWORD: str = os.getenv("PICDROP_PASSWORD", "")
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PICDROP_ENABLED: bool = bool(PICDROP_USER and PICDROP_PASSWORD)
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def validate() -> None:
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if not BOT_TOKEN:
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raise SystemExit("FEHLER: Umgebungsvariable BOT_TOKEN ist nicht gesetzt.")
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WORK_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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