📚 READMEをFrame Bridgeアプリ用に全面更新

- プロジェクト概要をAI動画結合アプリに変更
- SSIM技術による高精度フレーム類似度計算の説明追加
- 単体処理・バッチ処理の詳細な使用方法を記載
- 技術的特徴と処理フローの詳細説明を追加

README.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 license: mit
 title: frame bridge
 sdk: gradio
-emoji: 🏆
-colorFrom: red
-colorTo: indigo
+emoji: 🎬
+colorFrom: purple
+colorTo: blue
 thumbnail: >-
   https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/64e0ef4a4c78e1eba5178d7a/BZfofcX1vEF7kwWQ0i-uB.png
 sdk_version: 5.42.0
@@ -14,14 +14,15 @@ sdk_version: 5.42.0
 
 ![frame-bridge](https://github.com/user-attachments/assets/05977e5b-3e63-4ed2-a5f6-74ada8943994)
 
-# 📚 Wikipedia to Markdown Converter
+# 🎬 Frame Bridge
 
-*WikipediaページをMarkdown形式に変換するWebアプリケーション*
+*2つの動画を最適なフレームで自動結合するAIアプリケーション*
 
 [![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-3776AB?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=white)](https://python.org)
+[![OpenCV](https://img.shields.io/badge/OpenCV-4.8+-5C3EE8?style=for-the-badge&logo=opencv&logoColor=white)](https://opencv.org)
 [![Gradio](https://img.shields.io/badge/Gradio-5.42+-FF6B6B?style=for-the-badge&logo=gradio&logoColor=white)](https://gradio.app)
 [![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green?style=for-the-badge)](LICENSE)
-[![Demo](https://img.shields.io/badge/🚀%20デモサイト-Live-orange?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/spaces/MakiAi/wikipedia-to-markdown)
+[![Demo](https://img.shields.io/badge/🚀%20デモサイト-Live-orange?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/spaces/MakiAi/frame-bridge)
 
 </div>
 
@@ -29,29 +30,29 @@ sdk_version: 5.42.0
 
 ## 🌟 概要
 
-**Wikipedia to Markdown Converter** は、Wikipediaの記事を整形されたMarkdownドキュメントに変換するWebアプリケーションです。単体処理と一括処理に対応し、複数のダウンロード形式を提供します。
+**Frame Bridge** は、2つの動画を視覚的に最適なフレームで自動結合するAIアプリケーションです。SSIM（構造的類似性指標）を使用して、動画1の終了部分と動画2の開始部分から最も類似したフレームを検出し、スムーズな動画結合を実現します。
 
 ### ✨ **主要機能**
 
-- 🔄 **単体・一括処理** - 1つまたは複数のWikipediaページを同時変換
-- 📊 **詳細分析** - 文字数、成功率、ファイル情報を表示
-- 🗜️ **複数形式** - 個別ファイル、結合文書、ZIPダウンロード
-- 🌐 **多言語対応** - 全てのWikipedia言語版に対応
-- � **要使いやすいUI** - 直感的で美しいインターフェース
+- 🤖 **AI自動分析** - SSIM技術による高精度フレーム類似度計算
+- 🎯 **最適接続点検出** - 動画間の最も自然な結合点を自動検出
+- 📊 **リアルタイム分析** - 動画情報の即座表示と詳細分析
+- 🎬 **スムーズ結合** - 視覚的に自然な動画結合を実現
+- 🖼️ **接続フレーム表示** - 結合に使用されるフレームの可視化
 
 ---
 
 ## 🚀 使い方
 
-### �  **オンラインで試す（推奨）**
-**[🚀 デモサイトはこちら](https://huggingface.co/spaces/MakiAi/wikipedia-to-markdown)**
+### 🌐 **オンラインで試す（推奨）**
+**[🚀 デモサイトはこちら](https://huggingface.co/spaces/MakiAi/frame-bridge)**
 
 ### 💻 **ローカルで実行**
 
 ```bash
 # リポジトリをクローン
-git clone https://github.com/your-username/wikipedia-to-markdown.git
-cd wikipedia-to-markdown
+git clone https://github.com/Sunwood-ai-labsII/frame-bridge.git
+cd frame-bridge
 
 # 依存関係をインストール
 pip install -r requirements.txt
@@ -73,40 +74,34 @@ docker-compose up -d
 
 ## 📋 操作方法
 
-### 🔗 **単体処理**
-1. WikipediaのURLを入力
-2. 「✨ 変換する」ボタンをクリック
-3. 生成されたMarkdownをコピーまたはダウンロード
+### 🎬 **動画結合の手順**
+1. **動画1（前半）** をアップロード
+2. **動画2（後半）** をアップロード  
+3. 「🌉 フレームブリッジ実行」ボタンをクリック
+4. AI分析結果と結合された動画をダウンロード
 
-### 📚 **一括処理**
-1. 複数のURLを1行に1つずつ入力
-2. 「🚀 一括変換する」ボタンをクリック
-3. 処理結果を確認し、必要な形式でダウンロード
-
-### 📊 **処理結果の表示例**
+### 📊 **分析結果の表示例**
 ```
-============================================================
-📊 処理結果サマリー
-============================================================
-🔗 処理対象URL数: 3
-✅ 成功: 2
-❌ 失敗: 1
-
-✅ 処理成功: https://ja.wikipedia.org/wiki/Python
-   📄 ページタイトル: Python
-   📊 文字数: 15,432 文字
-   💾 ファイル名: Python.md
+🎬 動画結合完了！
+
+📊 分析結果:
+• フレーム類似度: 0.847
+• 接続品質: 優秀
+• 結合情報:
+  • 動画1の最適な終了フレームを検出
+  • 動画2の最適な開始フレームを検出
+  • スムーズな接続を実現
 ```
 
 ---
 
-## 📦 ダウンロー��形式
+## 🎯 技術的特徴
 
-| 形式 | 説明 | 用途 |
+| 技術 | 説明 | 効果 |
 |------|------|------|
-| **📄 個別ファイル** | 各ページを別々のMarkdownファイル | 個別編集・管理 |
-| **📚 結合文書** | 全ページを1つのファイルに結合 | 一括閲覧・印刷 |
-| **🗜️ ZIPアーカイブ** | 全ファイルを圧縮してまとめて | 大量ファイルの管理 |
+| **SSIM分析** | 構造的類似性指標による高精度フレーム比較 | 視覚的に自然な結合点検出 |
+| **自動最適化** | AI による最適接続フレーム自動検出 | 手動編集不要 |
+| **リアルタイム分析** | 動画アップロード時の即座情報表示 | 効率的なワークフロー |
 
 ---
 
@@ -114,25 +109,28 @@ docker-compose up -d
 
 ### **使用技術**
 - **Python 3.8+** - メイン言語
+- **OpenCV** - 動画処理・フレーム抽出
+- **scikit-image** - SSIM計算
 - **Gradio** - Webインターフェース
-- **BeautifulSoup4** - HTML解析
+- **NumPy** - 数値計算
+- **Pillow** - 画像処理
 - **html2text** - Markdown変換
 - **Requests** - HTTP通信
 
 ### **処理フロー**
-1. **URL検証** - 入力URLの妥当性チェック
-2. **HTML取得** - Wikipediaページの取得
-3. **コンテンツ抽出** - 主要コンテンツの抽出
-4. **クリーンアップ** - 不要部分（脚注、編集リンク等）の削除
-5. **Markdown変換** - 整形されたMarkdownに変換
-6. **ファイル生成** - 各種形式でのファイル出力
+1. **動画アップロード** - 2つの動画ファイルをアップロード
+2. **フレーム抽出** - 各動画から代表フレームを抽出
+3. **類似度計算** - SSIM技術による高精度フレーム比較
+4. **最適点検出** - 最も類似度の高い接続フレームを特定
+5. **動画結合** - 検出された最適点で動画を結合
+6. **結果出力** - 結合動画と分析結果を提供
 
 ---
 
 ## 📁 プロジェクト構成
 
 ```
-wikipedia-to-markdown/
+frame-bridge/
 ├── app.py                    # メインアプリケーション
 ├── theme.py                  # UIテーマ設定
 ├── requirements.txt          # Python依存関係
@@ -148,8 +146,11 @@ wikipedia-to-markdown/
 ### **テーマ変更**
 `theme.py`を編集してUIの色やスタイルを変更できます。
 
-### **処理ロジック拡張**
-`app.py`の`scrape_wikipedia_to_markdown_final()`関数を編集して、変換処理をカスタマイズできます。
+### **アルゴリズム調整**
+`app.py`の`find_best_connection_frames()`関数を編集して、フレーム分析ロジックをカスタマイズできます。
+
+### **類似度閾値調整**
+SSIM計算の精度や比較フレーム数を調整して、結合品質を最適化できます。
 
 ---
 
@@ -161,7 +162,7 @@ wikipedia-to-markdown/
 
 ## 🤝 コントリビューション
 
-バグ報告や機能提案は[GitHub Issues](https://github.com/your-username/wikipedia-to-markdown/issues)でお願いします。
+バグ報告や機能提案は[GitHub Issues](https://github.com/Sunwood-ai-labsII/frame-bridge/issues)でお願いします。
 
 ---
 
@@ -169,6 +170,6 @@ wikipedia-to-markdown/
 
 **🌟 このプロジェクトが役に立ったらスターをお願いします！**
 
-*© 2025 Wikipedia to Markdown Converter*
+*© 2025 Frame Bridge - AI Video Merger*
 
 </div>