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1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 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import torch
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel
from controlnet_aux import OpenposeDetector
from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance # NEU: ImageEnhance für Kontrast
import random
import cv2
import numpy as np
import gradio as gr
import torch.nn.functional as F
from transformers import Sam2Model, Sam2Processor
from scipy import ndimage
from skimage import measure, morphology
# === CONTROLNET FORTSCHRITTS-CALLBACK (Für Gradio-UI) ===
class ControlNetProgressCallback:
def __init__(self, progress, total_steps):
self.progress = progress
self.total_steps = total_steps
self.current_step = 0
def __call__(self, pipe, step_index, timestep, callback_kwargs):
self.current_step = step_index + 1
progress_percentage = self.current_step / self.total_steps
if self.progress is not None:
self.progress(progress_percentage, desc=f"ControlNet: Schritt {self.current_step}/{self.total_steps}")
print(f"ControlNet Fortschritt: {self.current_step}/{self.total_steps} ({progress_percentage:.1%})")
return callback_kwargs
class ControlNetProcessor:
def __init__(self, device="cuda", torch_dtype=torch.float32):
self.device = device
self.torch_dtype = torch_dtype
self.pose_detector = None
self.midas_model = None
self.midas_transform = None
self.sam_processor = None
self.sam_model = None
self.sam_initialized = False
def _lazy_load_sam(self):
"""Lazy Loading von SAM 2 über 🤗 Transformers API"""
if self.sam_initialized:
return True
try:
print("#" * 80)
print("# 🔄 LADE SAM 2 (Segment Anything Model 2)")
print("#" * 80)
model_id = "facebook/sam2-hiera-tiny"
print(f"📥 Modell-ID: {model_id}")
print(f"📥 Lade Processor...")
self.sam_processor = Sam2Processor.from_pretrained(model_id)
print(f"📥 Lade Modell...")
self.sam_model = Sam2Model.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32).to(self.device)
self.sam_model.eval()
self.sam_initialized = True
print("✅ SAM 2 erfolgreich geladen (via Transformers)")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ FEHLER beim Laden von SAM 2: {str(e)[:200]}")
self.sam_initialized = True
return False
def _validate_bbox(self, image, bbox_coords):
"""Validiert und korrigiert BBox-Koordinaten"""
width, height = image.size
if isinstance(bbox_coords, (list, tuple)) and len(bbox_coords) == 4:
x1, y1, x2, y2 = bbox_coords
else:
x1, y1, x2, y2 = bbox_coords
x1, x2 = min(x1, x2), max(x1, x2)
y1, y2 = min(y1, y2), max(y1, y2)
x1 = max(0, min(x1, width - 1))
y1 = max(0, min(y1, height - 1))
x2 = max(0, min(x2, width - 1))
y2 = max(0, min(y2, height - 1))
if x2 - x1 < 10 or y2 - y1 < 10:
size = min(width, height) * 0.3
x1 = max(0, width/2 - size/2)
y1 = max(0, height/2 - size/2)
x2 = min(width, width/2 + size/2)
y2 = min(height, height/2 + size/2)
return int(x1), int(y1), int(x2), int(y2)
def create_sam_mask(self, image, bbox_coords, mode):
"""
ERWEITERTE Funktion: Erstellt präzise Maske mit SAM 2
"""
try:
print("#" * 80)
print("# 🎯 STARTE SAM 2 SEGMENTIERUNG")
print("#" * 80)
print(f"📐 Eingabebild-Größe: {image.size}")
print(f"🎛️ Ausgewählter Modus: {mode}")
# ============================================================
# VORBEREITUNG FÜR ALLE MODI
# ============================================================
original_image = image
# 1. SAM2 laden
if not self.sam_initialized:
print("📥 SAM 2 ist noch nicht geladen, starte Lazy Loading...")
self._lazy_load_sam()
if self.sam_model is None or self.sam_processor is None:
print("⚠️ SAM 2 Model nicht verfügbar, verwende Fallback")
return self._create_rectangular_mask(image, bbox_coords, mode)
# 2. Validiere BBox
x1, y1, x2, y2 = self._validate_bbox(image, bbox_coords)
original_bbox = (x1, y1, x2, y2)
print(f"📏 Original-BBox Größe: {x2-x1} × {y2-y1} px")
# ============================================================
# BLOCK 1: ENVIRONMENT_CHANGE
# ============================================================
if mode == "environment_change":
print("-" * 60)
print("🌳 MODUS: ENVIRONMENT_CHANGE")
print("-" * 60)
# Der Prozessor von SAM erwartet ein NumPy-Array kein PIL
image_np = np.array(image.convert("RGB"))
# Packt die BBox-Koordinaten in eine 3D-Liste
input_boxes = [[[x1, y1, x2, y2]]]
# Aufruf des SAM-Prozessors mit Originalbild in Form NumPy-Array und BBox.Der Processor verarbeitet Bild und BBox
# in die für SAM erforderlichen Tensoren und speichert sie in inputs.
inputs = self.sam_processor(
image_np,
input_boxes=input_boxes,
return_tensors="pt"
).to(self.device) # Ohne .to(self.device) werden die Tensoren standardmäßig im CPU-RAM erzeugt und gespeichert! Da GPU-Fehler!
print(f" - 'input_boxes' Shape: {inputs['input_boxes'].shape}")
# SAM2 Vorhersage
print("-" * 60)
print("🧠 SAM 2 INFERENZ (Vorhersage)")
with torch.no_grad():
print(" Führe Vorhersage durch...")
outputs = self.sam_model(**inputs) #führt die Segmentierung mit SAM aus
print(f"✅ Vorhersage abgeschlossen")
print(f" Anzahl der Vorhersagemasken: {outputs.pred_masks.shape[2]}")
num_masks = outputs.pred_masks.shape[2]
print(f" SAM lieferte {num_masks} verschiedene Masken")
# Sammlung aller Masken in all_masks
all_masks = []
for i in range(num_masks):
single_mask = outputs.pred_masks[:, :, i, :, :]
resized_mask = F.interpolate(
single_mask,
size=(image.height, image.width),
mode='bilinear',
align_corners=False
).squeeze()
mask_np = resized_mask.sigmoid().cpu().numpy() #wandelt Modellausgaben in Wahrscheinlichkeiten und bewegt Daten von GPU nach CPU
all_masks.append(mask_np) #fügt die aktuelle Maske der Liste all_masks hinzu
bbox_center = ((x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2)
bbox_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)
print(f" Erwartetes BBox-Zentrum: {bbox_center}")
print(f" Erwartete BBox-Fläche: {bbox_area:,} Pixel")
print("🤔 HEURISTIK: Beste Maske auswählen")
best_mask_idx = 0
best_score = -1
# Alle 3 Masken analysieren (OHNE sie alle zu skalieren!)
for i in range(num_masks):
mask_np_temp = all_masks[i] #verwende Maske auf Original-Bildgröße
# Adaptive Vor-Filterung (prüft ob Maske überhaupt gültig ist)
mask_max = mask_np_temp.max()
if mask_max < 0.3:
continue # Maske überspringen
adaptive_threshold = max(0.3, mask_max * 0.7)
mask_binary = (mask_np_temp > adaptive_threshold).astype(np.uint8)
# wenn nur schwarze Pixel (keine Segmentierung) nimm die nächste Maske
if np.sum(mask_binary) == 0:
print(f" ❌ Maske {i+1}: Keine Pixel nach adaptive_threshold {adaptive_threshold:.3f}")
continue
# Heuristik-Berechnung
mask_area_pixels = np.sum(mask_binary)
#Berechnung von Überlappung SAM-Maske und ursprünglicher BBox
bbox_mask = np.zeros((image.height, image.width), dtype=np.uint8)
bbox_mask[y1:y2, x1:x2] = 1
overlap = np.sum(mask_binary & bbox_mask)
bbox_overlap_ratio = overlap / np.sum(bbox_mask) if np.sum(bbox_mask) > 0 else 0
# Schwerpunkt berechnen
y_coords, x_coords = np.where(mask_binary > 0)
if len(y_coords) > 0:
centroid_y = np.mean(y_coords)
centroid_x = np.mean(x_coords)
centroid_distance = np.sqrt((centroid_x - bbox_center[0])**2 + (centroid_y - bbox_center[1])**2)
normalized_distance = centroid_distance / max(image.width, image.height)
else:
normalized_distance = 1.0
# Flächen-Ratio
area_ratio = mask_area_pixels / bbox_area
area_score = 1.0 - min(abs(area_ratio - 1.0), 1.0)
# Konfidenz
confidence_score = mask_max
# Standard-Score
score = (
bbox_overlap_ratio * 0.4 +
(1.0 - normalized_distance) * 0.25 +
area_score * 0.25 +
confidence_score * 0.1
)
print(f" 📊 STANDARD-SCORES für Maske {i+1}:")
print(f" • BBox-Überlappung: {bbox_overlap_ratio:.3f}")
print(f" • Zentrums-Distanz: {centroid_distance if 'centroid_distance' in locals() else 'N/A'}")
print(f" • Flächen-Ratio: {area_ratio:.3f}")
print(f" • GESAMTSCORE: {score:.3f}")
if score > best_score:
best_score = score
best_mask_idx = i
print(f" 🏆 Neue beste Maske: Nr. {i+1} mit Score {score:.3f}")
print(f"✅ Beste Maske ausgewählt: Nr. {best_mask_idx+1} mit Score {best_score:.3f}")
# Beste Maske verwenden - mask_np beste Maske
mask_np = all_masks[best_mask_idx]
max_val = mask_np.max()
print(f" 🔍 Maximaler SAM-Konfidenzwert der besten Maske: {max_val:.3f}")
if max_val < 0.6:
dynamic_threshold = 0.3
print(f" ⚠️ SAM ist unsicher (max_val={max_val:.3f} < 0.6)")
else:
dynamic_threshold = max_val * 0.85
print(f" ✅ SAM ist sicher (max_val={max_val:.3f} >= 0.6)")
# Binärmaske erstellen (256x256)
mask_array = (mask_np > dynamic_threshold).astype(np.uint8) * 255
# Fallback bei leerer Maske, der höchste Wert ist 0 also schwarz
if mask_array.max() == 0:
print(" ⚠️ Maske leer, erstelle rechteckige Fallback-Maske")
mask_array = np.zeros((512, 512), dtype=np.uint8) * 255 # weiße 512x512-Maske
# Skaliere BBox auf 512x512
scale_x = 512 / image.width
scale_y = 512 / image.height
fb_x1 = int(x1 * scale_x)
fb_y1 = int(y1 * scale_y)
fb_x2 = int(x2 * scale_x)
fb_y2 = int(y2 * scale_y)
# Schwarzes Rechteck für Person bzw. BBox
cv2.rectangle(mask_array, (fb_x1, fb_y1), (fb_x2, fb_y2), 0, -1)
# Damit wird die Rohmaske für die UI-Anzeige gespeichert
raw_mask_array = mask_array.copy()
##########################################################
# POSTPROCESSING
##########################################################
print("🌳 ENVIRONMENT-CHANGE POSTPROCESSING")
# Konvertierung zu PIL, hochskalieren auf Originalgröße (korrekte Überlagerung mit O-Bild),
# Konvertierung NumPy für weitere Verarbeitung da mathematisch korrekter als PIL.
if image.size != original_image.size: #Vergleich SAM-Maskengröße und Original-Bildgröße
print(f" ⚠️ Bildgröße angepasst: {image.size} → {original_image.size}")
temp_mask = Image.fromarray(mask_array).convert("L") #wandelt NumPy-Array in PIL-Bild
temp_mask = temp_mask.resize(original_image.size, Image.Resampling.NEAREST) #skaliert auf Originalgröße
mask_array = np.array(temp_mask) #np. heißt mache aus PIL-Image wieder numPy-Array
print(f" ✅ Maske auf Originalgröße skaliert: {mask_array.shape}")
working_mask = mask_array.copy() # Person = Weiß, Hintergrund = Schwarz - working_mask muß vor Nutzung definiert werden!
print(f"working_mask shape: {working_mask.shape}")
# DILATE auf der weißen Person - daduch wird Person etwas vergrößert
kernel_dilate = np.ones((5, 5), np.uint8)
working_mask = cv2.dilate(working_mask, kernel_dilate, iterations=1)
print(f" ✅ Dilate (5x5) - Person leicht erweitert")
# MORPH_CLOSE auf dem schwarzen Hintergrund (feine Löcher)- kleiner Kernel filigrane Heranarbeitung an Person,
# es werden aber auch nur kleine Löcher in Umgebung von weiß nach schwarz geändert!
kernel_close_small = np.ones((3, 3), np.uint8)
working_mask = cv2.morphologyEx(working_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_close_small, iterations=1)
print(f" ✅ MORPH_CLOSE (3x3) - Feine Löcher im Hintergrund geschlossen")
# KONTURENFILTER auf der weißen Person - arbeitet filigraner als MORPH-CLOSE
# Finde Konturen (nur äußere)
contours, _ = cv2.findContours(working_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) > 0:
# Finde die größte Kontur (sollte die Person sein)
largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
# Erstelle eine saubere Maske mit nur der größten Kontur
clean_mask = np.zeros_like(working_mask)
cv2.drawContours(clean_mask, [largest_contour], -1, 255, -1)
# Optional: Kleine weiße Punkte IN der Person entfernen
# Dazu invertieren wir temporär, um "Löcher" (schwarze Pixel) in der Person zu finden
temp_inverted = 255 - clean_mask
hole_contours, _ = cv2.findContours(temp_inverted, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for hole in hole_contours:
area = cv2.contourArea(hole)
if area < 100: # Sehr kleine Löcher füllen
cv2.drawContours(clean_mask, [hole], -1, 255, -1)
working_mask = clean_mask
print(f" ✅ Konturenfilter - Größte Kontur behalten, {len(contours)-1} kleine entfernt")
# Gaussian-BLUR für weiche Kanten
working_mask = cv2.GaussianBlur(working_mask, (5, 5), 1.2)
print(f" ✅ Gaussian Blur (5x5, sigma=1.2) für weiche Kanten")
# GAMMA-Korrektur für präzisere Ränder
working_mask_float = working_mask.astype(np.float32) / 255.0
working_mask_float = np.clip(working_mask_float, 0.0, 1.0)
working_mask_float = working_mask_float ** 0.85 # Gamma 0.85
working_mask = (working_mask_float * 255).astype(np.uint8)
print(f" ✅ Gamma-Korrektur (0.85) gegen milchige Ränder")
# Erst binäre Maske erzeugen und dann invertieren
binary_mask = (working_mask > 128).astype(np.uint8) * 255
final_mask = 255 - binary_mask
print(f" ✅ Finale Invertierung für environment_change")
# Qualitätskontrolle - Debug
white_pixels = np.sum(final_mask > 127)
black_pixels = np.sum(final_mask <= 127)
total_pixels = final_mask.size
print(f" 📊 FINALE MASKE:")
print(f" • Weiße Pixel (Hintergrund): {white_pixels:,} ({white_pixels/total_pixels*100:.1f}%)")
print(f" • Schwarze Pixel (Person): {black_pixels:,} ({black_pixels/total_pixels*100:.1f}%)")
# Zurück zu PIL Image
mask = Image.fromarray(final_mask).convert("L")
raw_mask = Image.fromarray(raw_mask_array).convert("L")
print("#" * 80)
print(f"✅ SAM 2 SEGMENTIERUNG ABGESCHLOSSEN")
print(f"📐 Finale Maskengröße: {mask.size}")
print(f"🎛️ Verwendeter Modus: {mode}")
print("#" * 80)
return mask, raw_mask
# in mask steht die invertierte nachbearbeitete Maske, in raw_mask die Rohmaske.Wichtig: mask (SAM-Maske)
# muß immer in Originalgröße zurück!
# ============================================================
# BLOCK 2: FOCUS_CHANGE
# ============================================================
elif mode == "focus_change":
print("-" * 60)
print("🎯 MODUS: FOCUS_CHANGE (OPTIMIERT)")
print("-" * 60)
# Originalgröße speichern
# original_size = image.size
# print(f"💾 Originalgröße gespeichert: {original_size}")
# Konvertierung O-Bild in NumPy-Array für SAM
image_np = np.array(image.convert("RGB"))
# Packt die BBox-Koordinaten in eine 3D-Liste
input_boxes = [[[x1, y1, x2, y2]]]
# Nur Mittelpunkt als positiver Prompt
center_x = (x1 + x2) // 2
center_y = (y1 + y2) // 2
input_points = [[[[center_x, center_y]]]] # NUR EIN PUNKT in 4D-Liste
input_labels = [[[1]]] # Markiert Punkt als Positiver Prompt also der Bereich muß segmentiert werden
print(f" 🎯 SAM-Prompt: BBox [{x1},{y1},{x2},{y2}]")
print(f" 👁️ Punkt: Nur Mitte ({center_x},{center_y})")
# SAM Inputs vorbereiten
inputs = self.sam_processor(
image_np,
input_boxes=input_boxes,
input_points=input_points,
input_labels=input_labels,
return_tensors="pt"
).to(self.device)
# SAM Vorhersage (alle 3 Masken)
print("🧠 SAM 2 INFERENZ (3 Masken-Varianten)")
with torch.no_grad():
print(" Führe Vorhersage durch...")
outputs = self.sam_model(**inputs)
print(f"✅ Vorhersage abgeschlossen")
print(f" Anzahl der Vorhersagemasken: {outputs.pred_masks.shape[2]}")
num_masks = outputs.pred_masks.shape[2]
# Sammlung aller Masken in all_masks
all_masks = []
for i in range(num_masks):
single_mask = outputs.pred_masks[:, :, i, :, :]
# Interpolation auf Originalgröße
resized_mask = F.interpolate(
single_mask,
size=(image.height, image.width),
mode='bilinear',
align_corners=False
).squeeze()
mask_np = resized_mask.sigmoid().cpu().numpy()
all_masks.append(mask_np) #fügt die aktuelle Maske der Liste all_masks hinzu
# BBox-Information für Heuristik
bbox_center = ((x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2)
bbox_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)
print("🤔 HEURISTIK: Beste Maske auswählen")
best_mask_idx = 0
best_score = -1
# Alle 3 Masken analysieren
for i in range(num_masks):
# Maske in Original-Bildgröße -vorher interpolate- analysieren
mask_np_temp = all_masks[i]
# Adaptive Vor-Filterung (prüft ob Maske überhaupt gültig ist)
mask_max = mask_np_temp.max()
if mask_max < 0.3:
continue # Maske überspringen
adaptive_threshold = max(0.3, mask_max * 0.7)
mask_binary = (mask_np_temp > adaptive_threshold).astype(np.uint8)
# wenn nur schwarze Pixel (keine Segmentierung) nimm die nächste Maske
if np.sum(mask_binary) == 0:
continue
# Heuristik-Berechnung
mask_area_pixels = np.sum(mask_binary) # zählt alle weißen Pixel in der Binärmaske
# Berechnet wie gut die SAM-Maske mit der ursprünglichen BBox überlappt
bbox_mask = np.zeros((image.height, image.width), dtype=np.uint8)
bbox_mask[y1:y2, x1:x2] = 1
overlap = np.sum(mask_binary & bbox_mask)
bbox_overlap_ratio = overlap / np.sum(bbox_mask) if np.sum(bbox_mask) > 0 else 0
# Schwerpunkt
y_coords, x_coords = np.where(mask_binary > 0)
if len(y_coords) > 0:
centroid_y = np.mean(y_coords)
centroid_x = np.mean(x_coords)
centroid_distance = np.sqrt((centroid_x - bbox_center[0])**2 +
(centroid_y - bbox_center[1])**2)
normalized_distance = centroid_distance / max(image.width, image.height)
else:
normalized_distance = 1.0
# Flächen-Ratio
area_ratio = mask_area_pixels / bbox_area
area_score = 1.0 - min(abs(area_ratio - 1.0), 1.0)
# FOCUS_CHANGE spezifischer Score
score = (
bbox_overlap_ratio * 0.4 + # 40% BBox-Überlappung
(1.0 - normalized_distance) * 0.25 + # 25% Zentrumsnähe
area_score * 0.25 + # 25% Flächenpassung
mask_max * 0.1 # 10% SAM-Konfidenz
)
print(f" Maske {i+1}: Score={score:.3f}, "
f"Überlappung={bbox_overlap_ratio:.3f}, "
f"Fläche={mask_area_pixels:,}px")
if score > best_score:
best_score = score
best_mask_idx = i
print(f"✅ Beste Maske: Nr. {best_mask_idx+1} mit Score {best_score:.3f}")
best_mask_original = all_masks[best_mask_idx]
mask_np = best_mask_original
print(f" ✅ Beste Maske in Originalgröße: {image.width}×{image.height}")
# ============================================================
# DYNAMISCHER THRESHOLD
# SAM gibt nur Wahrscheinlichkeiten aus!
# Nachdem das Modell eine Maske für eine Person vorhersagt (wo jeder Pixel einen Wert zwischen 0 und 1 hat,
# wie "wahrscheinlich gehört dieser Pixel zur Person"), wird diese Maske binarisiert (0 oder 1), indem alle
# Pixel unter 0.05 auf 0 gesetzt werden, alle darüber auf 1.
# ============================================================
mask_max = mask_np.max() #höchster Wahrscheinlichkeitswert in SAM-Maske
if best_score < 0.6: # Schlechte Maskenqualität
dynamic_threshold = 0.15 # SEHR NIEDRIG für maximale Abdeckung
print(f" ⚠️ Masken-Score niedrig ({best_score:.3f}). "
f"Threshold=0.15 für bessere Präzision")
elif best_score < 0.8:
dynamic_threshold = max(0.25, mask_max * 0.5) # Vorher 0.15/0.3 - JETZT 0.25/0.5
print(f" ℹ️ Mittlere Maskenqualität. Threshold={dynamic_threshold:.3f}")
else:
dynamic_threshold = max(0.35, mask_max * 0.7) # sehr hoher Threshold für gute Masken
print(f" ✅ Excellente Maske. Threshold={dynamic_threshold:.3f}")
# Binärmaske erstellen
mask_array = (mask_np > dynamic_threshold).astype(np.uint8) * 255
# Fallback bei leerer Maske, der höchste Wert ist 0 also schwarz
if mask_array.max() == 0:
print(" ⚠️ Maske leer, erstelle rechteckige Fallback-Maske")
mask_array = np.zeros((image.height, image.width), dtype=np.uint8)
# BBox auf 512x512 skalieren für Fallback
cv2.rectangle(mask_array, (x1, y1), (x2, y2), 255, -1) #weiße Box
# Damit wird die Rohmaske für die UI-Anzeige gespeichert
raw_mask_array = mask_array.copy()
print(f"🔧 FOCUS_CHANGE POSTPROCESSING (auf {image.width}×{image.height})")
###################################################
# POSTPROCESSING (Originalgröße)
###################################################
print("🔧 FOCUS_CHANGE POSTPROCESSING (Originalgröße)")
print(f" mask_array - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
print(f" mask_array - Weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 0)}")
print(f" mask_array - Shape: {mask_array.shape}")
print(f" mask_array - dtype: {mask_array.dtype}")
# 1. Findet und behält nur die größte zusammenhängende Komponente der Maske
labeled_array, num_features = ndimage.label(mask_array)
if num_features > 1:
sizes = ndimage.sum(mask_array, labeled_array, range(1, num_features + 1))
largest_component = np.argmax(sizes) + 1
mask_array = np.where(labeled_array == largest_component, mask_array, 0)
print(f" ✅ Größte Komponente behalten ({num_features}→1)")
# 2. Morphologische Operationen
kernel_close = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask_array = cv2.morphologyEx(mask_array, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_close, iterations=2)
kernel_dilate = np.ones((15, 15), np.uint8)
mask_array = cv2.dilate(mask_array, kernel_dilate, iterations=1)
# 3. Weiche Übergänge mittlerer Blur für natürliche Übergänge
mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (9, 9), 2.0)
# 4. Gamma-Korrektur
mask_array_float = mask_array.astype(np.float32) / 255.0
mask_array_float = np.clip(mask_array_float, 0.0, 1.0)
mask_array_float = mask_array_float ** 0.85
mask_array = (mask_array_float * 255).astype(np.uint8)
# Konvertierung von NumPy-Array auf PIL-Image
mask_original = Image.fromarray(mask_array).convert("L")
raw_mask = Image.fromarray(raw_mask_array).convert("L")
# Finale Maske für ControlNet
mask = mask_original
print(f"✅ FOCUS_CHANGE Maske erstellt: {mask.size}")
return mask, raw_mask
#Wichtig: mask (SAM-Maske) muß in Originalgröße zurück sonst Probleme in Funktion create_mask_and_sam_together
#Und raw_mask auch in Originalgröße sonst Anzeige-Problem UI
# ============================================================
# BLOCK 3: FACE_ONLY_CHANGE
# ============================================================
elif mode == "face_only_change":
print("-" * 60)
print("👤 SPEZIALMODUS: NUR GESICHT - ROBUSTER WORKFLOW")
print("-" * 60)
# ============================================================
# Originalbild sichern
# Andere Vorgehensweise da SAM bei kleinen Köpfen sonst keine Chance hat!
# Bild ausschneiden auf eine vergrößerte quadratische Box - Crops
# ============================================================
original_image = image
print(f"💾 Originalbild gesichert: {original_image.size}")
original_bbox = (x1, y1, x2, y2) # <-- DAS FEHLT
print(f"💾 Original-BBox gespeichert: {original_bbox}")
# ============================================================
# Crop = BBox × 2.5 (ERHÖHT für mehr Kontext)
# ============================================================
print("✂️ SCHRITT 2: ERSTELLE QUADRATISCHEN AUSSCHNITT (BBox × 2.5)")
# BBox-Zentrum berechnen
bbox_center_x = (x1 + x2) // 2
bbox_center_y = (y1 + y2) // 2
print(f" 📍 BBox-Zentrum: ({bbox_center_x}, {bbox_center_y})")
# Größte Dimension der BBox finden
bbox_width = x2 - x1
bbox_height = y2 - y1
bbox_max_dim = max(bbox_width, bbox_height)
print(f" 📏 BBox Dimensionen: {bbox_width} × {bbox_height} px")
print(f" 📐 Maximale BBox-Dimension: {bbox_max_dim} px")
# Crop-Größe berechnen (BBox × 2.5)
crop_size = int(bbox_max_dim * 2.5)
print(f" 🎯 Ziel-Crop-Größe: {crop_size} × {crop_size} px (BBox × 2.5)")
# Crop-Koordinaten berechnen (zentriert um BBox)
crop_x1 = bbox_center_x - crop_size // 2
crop_y1 = bbox_center_y - crop_size // 2
crop_x2 = crop_x1 + crop_size
crop_y2 = crop_y1 + crop_size
# Sicherstellen, dass Crop innerhalb der Bildgrenzen bleibt
crop_x1 = max(0, crop_x1)
crop_y1 = max(0, crop_y1)
crop_x2 = min(original_image.width, crop_x2)
crop_y2 = min(original_image.height, crop_y2)
# ITERATIVE ANPASSUNG für bessere Crop-Größe
max_iterations = 3
print(f" 🔄 Iterative Crop-Anpassung (max. {max_iterations} Versuche)")
for iteration in range(max_iterations):
actual_crop_width = crop_x2 - crop_x1
actual_crop_height = crop_y2 - crop_y1
# Prüfen ob Crop groß genug ist
if actual_crop_width >= crop_size and actual_crop_height >= crop_size:
print(f" ✅ Crop-Größe OK nach {iteration} Iteration(en): {actual_crop_width}×{actual_crop_height} px")
break
print(f" 🔄 Iteration {iteration+1}: Crop zu klein ({actual_crop_width}×{actual_crop_height})")
# BREITE anpassen (falls nötig)
if actual_crop_width < crop_size:
if crop_x1 == 0: # Am linken Rand
crop_x2 = min(original_image.width, crop_x1 + crop_size)
print(f" ← Breite angepasst (linker Rand): crop_x2 = {crop_x2}")
elif crop_x2 == original_image.width: # Am rechten Rand
crop_x1 = max(0, crop_x2 - crop_size)
print(f" → Breite angepasst (rechter Rand): crop_x1 = {crop_x1}")
else:
# Nicht am Rand - zentriert erweitern
missing_width = crop_size - actual_crop_width
expand_left = missing_width // 2
expand_right = missing_width - expand_left
crop_x1 = max(0, crop_x1 - expand_left)
crop_x2 = min(original_image.width, crop_x2 + expand_right)
print(f" ↔ Zentriert erweitert um {missing_width}px")
# HÖHE anpassen (falls nötig)
if actual_crop_height < crop_size:
if crop_y1 == 0: # Am oberen Rand
crop_y2 = min(original_image.height, crop_y1 + crop_size)
print(f" ↑ Höhe angepasst (oberer Rand): crop_y2 = {crop_y2}")
elif crop_y2 == original_image.height: # Am unteren Rand
crop_y1 = max(0, crop_y2 - crop_size)
print(f" ↓ Höhe angepasst (unterer Rand): crop_y1 = {crop_y1}")
else:
# Nicht am Rand - zentriert erweitern
missing_height = crop_size - actual_crop_height
expand_top = missing_height // 2
expand_bottom = missing_height - expand_top
crop_y1 = max(0, crop_y1 - expand_top)
crop_y2 = min(original_image.height, crop_y2 + expand_bottom)
print(f" ↕ Zentriert erweitert um {missing_height}px")
# Sicherstellen, dass innerhalb der Bildgrenzen
crop_x1 = max(0, crop_x1)
crop_y1 = max(0, crop_y1)
crop_x2 = min(original_image.width, crop_x2)
crop_y2 = min(original_image.height, crop_y2)
# Letzte Iteration erreicht?
if iteration == max_iterations - 1:
actual_crop_width = crop_x2 - crop_x1
actual_crop_height = crop_y2 - crop_y1
print(f" ⚠️ Max. Iterationen erreicht. Finaler Crop: {actual_crop_width}×{actual_crop_height} px")
# Warnung wenn immer noch zu klein
if actual_crop_width < crop_size or actual_crop_height < crop_size:
min_acceptable = int(bbox_max_dim * 1.8) # Mindestens 1.8× BBox
if actual_crop_width < min_acceptable or actual_crop_height < min_acceptable:
print(f" 🚨 KRITISCH: Crop immer noch zu klein ({actual_crop_width}×{actual_crop_height})")
print(f" 🚨 SAM könnte Probleme haben!")
print(f" 🔲 Finaler Crop-Bereich: [{crop_x1}, {crop_y1}, {crop_x2}, {crop_y2}]")
print(f" 📏 Finale Crop-Größe: {crop_x2-crop_x1} × {crop_y2-crop_y1} px")
# Bild ausschneiden- 2,5 mal so groß und quadratisch wie BBox
cropped_image = original_image.crop((crop_x1, crop_y1, crop_x2, crop_y2))
print(f" ✅ Quadratischer Ausschnitt erstellt: {cropped_image.size}")
# ============================================================
# BBox-Koordinaten transformieren
# ============================================================
print("📐 SCHRITT 3: BBox-KOORDINATEN TRANSFORMIEREN")
rel_x1 = x1 - crop_x1
rel_y1 = y1 - crop_y1
rel_x2 = x2 - crop_x1
rel_y2 = y2 - crop_y1
# Sicherstellen, dass BBox innerhalb des Crops liegt
rel_x1 = max(0, rel_x1)
rel_y1 = max(0, rel_y1)
rel_x2 = min(cropped_image.width, rel_x2)
rel_y2 = min(cropped_image.height, rel_y2)
print(f" 🎯 Relative BBox im Crop: [{rel_x1}, {rel_y1}, {rel_x2}, {rel_y2}]")
print(f" 📏 Relative BBox Größe: {rel_x2-rel_x1} × {rel_y2-rel_y1} px")
# ============================================================
# INTENSIVE BILDAUFBEREITUNG FÜR GESICHTSERKENNUNG
# ============================================================
print("🔍 SCHRITT 4: ERWEITERTE BILDAUFBEREITUNG FÜR GESICHTSERKENNUNG")
# 1. Kontrast verstärken
contrast_enhancer = ImageEnhance.Contrast(cropped_image)
enhanced_image = contrast_enhancer.enhance(1.8) # 80% mehr Kontrast
# 2. Schärfe erhöhen für bessere Kantenerkennung
sharpness_enhancer = ImageEnhance.Sharpness(enhanced_image)
enhanced_image = sharpness_enhancer.enhance(2.0) # 100% mehr Schärfe
# 3. Helligkeit anpassen
brightness_enhancer = ImageEnhance.Brightness(enhanced_image)
enhanced_image = brightness_enhancer.enhance(1.1) # 10% heller
print(f" ✅ Erweiterte Bildaufbereitung abgeschlossen")
print(f" • Kontrast: +80%")
print(f" • Schärfe: +100%")
print(f" • Helligkeit: +10%")
# Für SAM: Verwende aufbereiteten Ausschnitt
image = enhanced_image
x1, y1, x2, y2 = rel_x1, rel_y1, rel_x2, rel_y2
print(" 🔄 SAM wird auf aufbereitetem Ausschnitt ausgeführt")
print(f" 📊 SAM-Eingabegröße: {image.size}")
# ============================================================
# SAM-AUSFÜHRUNG
# ============================================================
print("-" * 60)
print(f"📦 BOUNDING BOX DETAILS FÜR SAM:")
print(f" Bild-Größe für SAM: {image.size}")
print(f" BBox Koordinaten: [{x1}, {y1}, {x2}, {y2}]")
print(f" BBox Dimensionen: {x2-x1}px × {y2-y1}px")
# Vorbereitung für SAM2 - WICHTIG: NUR EINE BBOX
print("-" * 60)
print("🖼️ BILDAUFBEREITUNG FÜR SAM 2")
# SAM erwartet NumPy-Array, kein PIL
image_np = np.array(image.convert("RGB"))
# Immer nur eine BBox verwenden (SAM 2 erwartet genau 1)
input_boxes = [[[x1, y1, x2, y2]]]
# Punkt in der BBox-Mitte (zur Ünterstützung von SAM damit BBox nicht zu dicht um Kopf gezogen werden muß!)
center_x = (x1 + x2) // 2
center_y = (y1 + y2) // 2
# Punkt im Gesicht (30% höher vom Mittelpunkt)(auch für größere BBox)
bbox_height = y2 - y1
face_offset = int(bbox_height * 0.3)
face_x = center_x
face_y = center_y - face_offset
face_y = max(y1 + 10, min(face_y, y2 - 10)) # In BBox halten
# BEIDE Punkte kombinieren
input_points = [[[[center_x, center_y], [face_x, face_y]]]] # ZWEI Punkte
input_labels = [[[1, 1]]] # Beide sind positive Prompts
print(f" 🎯 SAM-Prompt: BBox [{x1},{y1},{x2},{y2}]")
print(f" 👁️ Punkte: Mitte ({center_x},{center_y}), Gesicht ({face_x},{face_y})")
# Aufruf des SAM-Prozessors mit den Variablen. Der Processor verpackt diese Rohdaten
# in die für das SAM-Modell erforderlichen Tensoren und speichert sie in inputs.
inputs = self.sam_processor(
image_np,
input_boxes=input_boxes,
input_points=input_points, # ZWEI Punkte
input_labels=input_labels, # Zwei Labels
return_tensors="pt"
).to(self.device) # Ohne .to(self.device) werden die Tensoren standardmäßig im CPU-RAM erzeugt und gespeichert! Da GPU-Fehler!
print(f"✅ Processor-Ausgabe: Dictionary mit {len(inputs)} Schlüsseln: {list(inputs.keys())}")
print(f" - 'pixel_values' Shape: {inputs['pixel_values'].shape}")
print(f" - 'input_boxes' Shape: {inputs['input_boxes'].shape}")
if 'input_points' in inputs:
print(f" - 'input_points' Shape: {inputs['input_points'].shape}")
# 4. SAM2 Vorhersage
print("-" * 60)
print("🧠 SAM 2 INFERENZ (Vorhersage)")
with torch.no_grad():
print(" Führe Vorhersage durch...")
outputs = self.sam_model(**inputs)
print(f"✅ Vorhersage abgeschlossen")
print(f" Anzahl der Vorhersagemasken: {outputs.pred_masks.shape[2]}")
# 5. Maske extrahieren
print("📏 SCHRITT 6: MASKE EXTRAHIEREN")
num_masks = outputs.pred_masks.shape[2]
print(f" SAM lieferte {num_masks} verschiedene Masken")
#========================
# Heuristik und Postprocessing auf Crop
#=========================
# Masken speichern in Array
all_masks_crop = [] #Weiterverarbeitung in Crop-Größe
for i in range(num_masks):
single_mask = outputs.pred_masks[:, :, i, :, :]
# 2. FÜR VERARBEITUNG: Auf CROP-GRÖSSE interpolieren
resized_mask_crop = F.interpolate(
single_mask,
size=(image.height, image.width), # CROP-Größe!
mode='bilinear',
align_corners=False
).squeeze()
mask_np = resized_mask_crop.sigmoid().cpu().numpy()
all_masks_crop.append(mask_np)
# Debug-Info
mask_binary = (mask_np > 0.5).astype(np.uint8)
print(f" Maske {i+1}: {np.sum(mask_binary):,}px (Crop-Größe)")
# ============================================================
# HEURISTIK (zur Bestimmung der besten Maske)
# ============================================================
print("🤔 HEURISTIK AUF CROP-GRÖSSE BERECHNEN")
# BBox-Information für Heuristik (IN CROP-KOORDINATEN!)
bbox_center = ((x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2)
bbox_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)
print(f" CROP-BBox: [{x1}, {y1}, {x2}, {y2}]")
print(f" CROP-BBox-Größe: {x2-x1}×{y2-y1}px = {bbox_area:,}px²")
print(f" CROP-BBox-Zentrum: {bbox_center}")
print(f" Crop-Bildgröße: {image.width}×{image.height}")
best_mask_idx = 0
best_score = -1
for i, mask_np in enumerate(all_masks_crop):
mask_max = mask_np.max()
# Grundlegende Filterung
if mask_max < 0.3:
print(f" ❌ Maske {i+1}: Zu niedrige Konfidenz ({mask_max:.3f}), überspringe")
continue
# Adaptiver Threshold
adaptive_threshold = max(0.3, mask_max * 0.7)
mask_binary = (mask_np > adaptive_threshold).astype(np.uint8)
if np.sum(mask_binary) == 0:
print(f" ❌ Maske {i+1}: Keine Pixel nach Threshold {adaptive_threshold:.3f}")
continue
#Maskenfläche in Pixeln (Crop-Grösse)
mask_area_pixels = np.sum(mask_binary)
# ============================================================
# SPEZIALHEURISTIK
# ============================================================
print(f" 🔍 Analysiere Maske {i+1} auf Crop-Größe")
# 1. FLÄCHENBASIERTE BEWERTUNG (40%)
area_ratio = mask_area_pixels / bbox_area
print(f" 📐 Flächen-Ratio: {area_ratio:.3f} ({mask_area_pixels:,} / {bbox_area:,} Pixel)")
# Optimale Kopfgröße: 80-120% der BBox
if area_ratio < 0.6:
print(f" ⚠️ Fläche zu klein für Kopf (<60% der BBox)")
area_score = area_ratio * 0.5 # Stark bestrafen
elif area_ratio > 1.5:
print(f" ⚠️ Fläche zu groß für Kopf (>150% der BBox)")
area_score = 2.0 - area_ratio # Linear bestrafen
elif 0.8 <= area_ratio <= 1.2:
area_score = 1.0 # Perfekte Größe
print(f" ✅ Perfekte Kopfgröße (80-120% der BBox)")
else:
# Sanfte Abweichung
area_score = 1.0 - abs(area_ratio - 1.0) * 0.5
# 2. KOMPAKTHEIT/SOLIDITÄT (30%)
labeled_mask = measure.label(mask_binary)
regions = measure.regionprops(labeled_mask)
if len(regions) == 0:
compactness_score = 0.1
print(f" ❌ Keine zusammenhängenden Regionen gefunden")
else:
# Größte Region finden (sollte der Kopf sein)
largest_region = max(regions, key=lambda r: r.area)
# Solidität = Fläche / konvexe Hüllenfläche
solidity = largest_region.solidity if hasattr(largest_region, 'solidity') else 0.7
# Exzentrizität (wie elliptisch) - Köpfe sind tendenziell elliptisch
eccentricity = largest_region.eccentricity if hasattr(largest_region, 'eccentricity') else 0.5
# Perfekt runde Formen (Kreis) sind 0, Linie wäre 1
# Köpfe haben typischerweise 0.5-0.8
if 0.4 <= eccentricity <= 0.9:
eccentricity_score = 1.0 - abs(eccentricity - 0.65) * 2
else:
eccentricity_score = 0.2
compactness_score = (solidity * 0.6 + eccentricity_score * 0.4)
print(f" 🎯 Kompaktheits-Analyse:")
print(f" • Solidität (Fläche/Konvex): {solidity:.3f}")
print(f" • Exzentrizität (Form): {eccentricity:.3f}")
print(f" • Kompaktheits-Score: {compactness_score:.3f}")
# 3. BBOX-ÜBERLAPPUNG (20%)
bbox_mask = np.zeros((image.height, image.width), dtype=np.uint8)
bbox_mask[y1:y2, x1:x2] = 1
overlap = np.sum(mask_binary & bbox_mask)
bbox_overlap_ratio = overlap / mask_area_pixels if mask_area_pixels > 0 else 0
print(f" 📍 BBox-Überlappung: {overlap:,} von {mask_area_pixels:,} Pixeln ({bbox_overlap_ratio:.1%})")
# Für Kopf: Sollte großteils in BBox sein (mind. 70%)
if bbox_overlap_ratio >= 0.7:
bbox_score = 1.0
print(f" ✅ Hohe BBox-Überlappung: {bbox_overlap_ratio:.3f} ({overlap:,} Pixel)")
elif bbox_overlap_ratio >= 0.5:
bbox_score = bbox_overlap_ratio * 1.2
print(f" ⚠️ Mittlere BBox-Überlappung: {bbox_overlap_ratio:.3f}")
else:
bbox_score = bbox_overlap_ratio * 0.8
print(f" ❌ Geringe BBox-Überlappung: {bbox_overlap_ratio:.3f}")
# SAM-KONFIDENZ (10%)
confidence_score = mask_max
# GESAMTSCORE für Kopf
score = (
area_score * 0.4 + # 40% Flächenpassung
compactness_score * 0.3 + # 30% Kompaktheit
bbox_score * 0.2 + # 20% BBox-Überlappung
confidence_score * 0.1 # 10% Konfidenz
)
print(f" 📊 GESICHTS-SCORES für Maske {i+1}:")
print(f" • Flächen-Score: {area_score:.3f}")
print(f" • Kompaktheits-Score: {compactness_score:.3f}")
print(f" • BBox-Überlappungs-Score: {bbox_score:.3f}")
print(f" • Konfidenz-Score: {confidence_score:.3f}")
print(f" • GESAMTSCORE: {score:.3f}")
if score > best_score:
best_score = score
best_mask_idx = i
print(f" 🏆 Neue beste Maske: Nr. {i+1} mit Score {score:.3f}")
print(f"✅ Beste Maske ausgewählt: Nr. {best_mask_idx+1} mit Score {best_score:.3f}")
# Beste Maske verwenden
mask_np = all_masks_crop[best_mask_idx]
max_val = mask_np.max()
print(f"🔍 Maximaler SAM-Konfidenzwert der besten Maske: {max_val:.3f}")
# ============================================================
# THRESHOLD-BESTIMMUNG Wahrscheinlichkeiten -> Binär (0,1)
# ============================================================
# Spezieller Threshold für Gesichter
if max_val < 0.5:
dynamic_threshold = 0.25
print(f" ⚠️ SAM ist unsicher für Gesicht (max_val={max_val:.3f} < 0.5)")
elif max_val < 0.8:
dynamic_threshold = max_val * 0.65 # Mittlerer Threshold
print(f" ℹ️ SAM ist mäßig sicher für Gesicht (max_val={max_val:.3f})")
else:
dynamic_threshold = max_val * 0.75 # Hoher Threshold
print(f" ✅ SAM ist sicher für Gesicht (max_val={max_val:.3f} >= 0.8)")
print(f" 🎯 Gesichts-Threshold: {dynamic_threshold:.3f}")
# Binärmaske erstellen
print("🐛 DEBUG THRESHOLD:")
print(f" mask_np Min/Max: {mask_np.min():.3f}/{mask_np.max():.3f}")
print(f" dynamic_threshold: {dynamic_threshold:.3f}")
mask_array = (mask_np > dynamic_threshold).astype(np.uint8) * 255
print(f"🚨 DEBUG BINÄRMASKE:")
print(f" mask_array Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
print(f" Weiße Pixel in mask_array: {np.sum(mask_array > 0)}")
print(f" Anteil weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 0) / mask_array.size:.1%}")
# Fallback wenn Maske leer
if mask_array.max() == 0:
print("⚠️ KRITISCH: Binärmaske ist leer! Erzwinge Testmaske (BBox).")
print(f" 🚨 BBox für Fallback: x1={x1}, y1={y1}, x2={x2}, y2={y2}")
test_mask = np.zeros((image.height, image.width), dtype=np.uint8)
cv2.rectangle(test_mask, (x1, y1), (x2, y2), 255, -1)
mask_array = test_mask
print(f"🐛 DEBUG ERZWUNGENE MASKE: Weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 0)}")
# Rohmaske speichern
raw_mask_array = mask_array.copy()
# ============================================================
# POSTPROCESSING auf Crop-Größe
# ============================================================
print("👤 POSTPROCESSING AUF CROP-GRÖSSE")
# 1. Größte zusammenhängende Komponente finden
labeled_array, num_features = ndimage.label(mask_array)
if num_features > 0:
print(f" 🔍 Gefundene Komponenten: {num_features}")
sizes = ndimage.sum(mask_array, labeled_array, range(1, num_features + 1))
largest_component_idx = np.argmax(sizes) + 1
print(f" 👑 Größte Komponente: Nr. {largest_component_idx} mit {sizes[largest_component_idx-1]:,} Pixel")
# NUR die größte Komponente behalten (der Kopf)
mask_array = np.where(labeled_array == largest_component_idx, mask_array, 0)
# MORPHOLOGISCHE OPERATIONEN FÜR SAUBEREN KOPF
print(" ⚙️ Morphologische Operationen für sauberen Kopf")
# Zuerst CLOSE, um kleine Löcher im Kopf zu füllen
kernel_close = np.ones((7, 7), np.uint8)
mask_array = cv2.morphologyEx(mask_array, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_close, iterations=1)
print(" • MORPH_CLOSE (7x7) - Löcher im Kopf füllen")
# Dann OPEN, um kleine Ausreißer zu entfernen
kernel_open = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask_array = cv2.morphologyEx(mask_array, cv2.MORPH_OPEN, kernel_open, iterations=1)
print(" • MORPH_OPEN (5x5) - Rauschen entfernen")
# LEICHTER DILATE FÜR MEHR ABDECKUNG (wichtig für Gesicht!)
print(" 🔲 Leichter Dilate für natürliche Abdeckung")
kernel_dilate = np.ones((21,21), np.uint8) # Größerer Kernel für Gesicht
mask_array = cv2.dilate(mask_array, kernel_dilate, iterations=1)
# WEICHER GAUSSIAN BLUR FÜR NATÜRLICHE ÜBERGÄNGE
print(" 🔷 Gaussian Blur für weiche Hautübergänge (15x15, sigma=3.0)")
mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (31,31), 6.0)
# GAMMA-KORREKTUR FÜR GLATTE, NATÜRLICHE KANTEN
print(" 🎨 Gamma-Korrektur (0.7) für glatte Übergänge")
mask_array_float = mask_array.astype(np.float32) / 255.0
mask_array_float = np.clip(mask_array_float, 0.0, 1.0)
mask_array_float = mask_array_float ** 0.7 # Stärkeres Gamma für weichere Kanten
mask_array = (mask_array_float * 255).astype(np.uint8)
# NOCH EIN WEICHER BLUR FÜR EXTRA-GLÄTTE KANTEN
print(" 💫 Finaler weicher Blur (9x9, sigma=1.5)")
mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (19,19), 3.0)
# SICHERSTELLEN, DASS MASKE NICHT ZU DÜNN IST (speziell für Gesicht!)
print(" 📏 Prüfe Maskendichte...")
white_pixels = np.sum(mask_array > 128)
bbox_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)
coverage_ratio = white_pixels / bbox_area if bbox_area > 0 else 0
print(f" 📊 Aktuelle Abdeckung: {white_pixels:,}px / {bbox_area:,}px = {coverage_ratio:.1%}")
# Wenn Maske zu dünn (unter 90% der BBox), weiter erweitern
if coverage_ratio < 0.9:
print(f" ⚠️ Maske zu dünn für Gesicht (<90%)")
print(f" 📈 Zusätzlicher Dilate...")
kernel_extra = np.ones((35, 35), np.uint8)
mask_array = cv2.dilate(mask_array, kernel_extra, iterations=1)
# Nochmal weichzeichnen
mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (11, 11), 2.0)
# ============================================================
# Maske und Rohmaske auf Originalgröße transformieren
# ============================================================
print("🔄 MASKE AUF ORIGINALGRÖSSE TRANSFORMIEREN")
# 1. Maske in Crop-Größe wird konveriert von NumPy nach PIL
mask_crop_pil = Image.fromarray(mask_array).convert("L")
# Leere Maske in Originalgröße
mask_original = Image.new("L", original_image.size, 0)
# Crop-Maske an richtiger Position in leerem Originalbild einfügen
# da Hauptprogramm Originalgröße erwartet.
mask_original.paste(mask_crop_pil, (crop_x1, crop_y1))
# 2. Rohmaske ebenfalls transformieren
raw_mask_crop_pil = Image.fromarray(raw_mask_array).convert("L")
raw_mask_original = Image.new("L", original_image.size, 0)
raw_mask_original.paste(raw_mask_crop_pil, (crop_x1, crop_y1))
# ============================================================
# ABSCHLIESSENDE STATISTIK
# ============================================================
print("📊 FINALE MASKEN-STATISTIK")
# Nach den Dilate-Operationen:
#expanded_pixels = np.sum(mask_array > 128) - current_white
#print(f" 📈 Maske um {expanded_pixels:,} Pixel erweitert")
#print(f" 📏 Neue Kanten: ~{25//2}px von Original-Maske entfernt")
# Weiße Pixel zählen
final_white = np.sum(mask_array > 128)
final_coverage = final_white / bbox_area if bbox_area > 0 else 0
final_array = np.array(mask_original) # ✅ Original-Größe
white_pixels = np.sum(final_array > 0)
total_pixels = final_array.size
white_ratio = white_pixels / total_pixels * 100 if total_pixels >0 else 0
# Original-BBox Fläche (vor Crop)
original_bbox_width = original_bbox[2] - original_bbox[0]
original_bbox_height = original_bbox[3] - original_bbox[1]
original_face_area = original_bbox_width * original_bbox_height
coverage_ratio = white_pixels / original_face_area if original_face_area > 0 else 0
print(f" 👤 GESICHTSABDECKUNG: {coverage_ratio:.1%} der ursprünglichen BBox")
print(f" Weiße Pixel (Veränderungsbereich): {white_pixels:,} ({white_ratio:.1f}%)")
print(f" Schwarze Pixel (Erhaltungsbereich): {total_pixels-white_pixels:,} ({100-white_ratio:.1f}%)")
print(f" Gesamtpixel: {total_pixels:,}")
print(f" • Weiße Pixel: {final_white:,}")
print(f" • BBox-Fläche: {bbox_area:,}")
print(f" • Abdeckung: {final_coverage:.1%}")
print(f" • Empfohlen: >90% für natürliches Gesicht")
# Warnungen basierend auf Abdeckung
if coverage_ratio < 0.7:
print(f" ⚠️ WARNUNG: Geringe Gesichtsabdeckung ({coverage_ratio:.1%})")
elif coverage_ratio > 1.3:
print(f" ⚠️ WARNUNG: Sehr hohe Gesichtsabdeckung ({coverage_ratio:.1%})")
elif 0.8 <= coverage_ratio <= 1.2:
print(f" ✅ OPTIMALE Gesichtsabdeckung ({coverage_ratio:.1%})")
print("#" * 80)
print(f"✅ SAM 2 SEGMENTIERUNG ABGESCHLOSSEN")
print(f"📐 Finale Maskengröße: {mask_original.size}")
print(f"🎛️ Verwendeter Modus: {mode}")
print(f"👤 Crop={crop_size}×{crop_size}px, Heuristik-Score={best_score:.3f}")
print(f"👤 Kopfabdeckung: {coverage_ratio:.1%} der BBox")
print("#" * 80)
return mask_original, raw_mask_original
#Maske und Raw_mask muß in Originalgröße zurück!
# ============================================================
# UNBEKANNTER MODUS
# ============================================================
else:
print(f"❌ Unbekannter Modus: {mode}")
return self._create_rectangular_mask(image, bbox_coords, "focus_change")
except Exception as e:
print("❌" * 40)
print("❌ FEHLER IN SAM 2 SEGMENTIERUNG")
print(f"Fehler: {str(e)[:200]}")
print("❌" * 40)
import traceback
traceback.print_exc()
# Fallback
fallback_mask = self._create_rectangular_mask(original_image, original_bbox, mode)
if fallback_mask.size != original_image.size:
print(f" ⚠️ Fallback-Maske angepasst: {fallback_mask.size} → {original_image.size}")
fallback_mask = fallback_mask.resize(original_image.size, Image.Resampling.NEAREST)
return fallback_mask, fallback_mask
def _create_rectangular_mask(self, image, bbox_coords, mode):
"""Fallback: Erstellt rechteckige Maske"""
print("#" * 80)
print("# ⚠️ FALLBACK: ERSTELLE RECHTECKIGE MASKE")
print("#" * 80)
from PIL import ImageDraw
mask = Image.new("L", image.size, 0)
print(f"📐 Erstelle leere Maske: {mask.size}")
if bbox_coords and all(coord is not None for coord in bbox_coords):
x1, y1, x2, y2 = self._validate_bbox(image, bbox_coords)
draw = ImageDraw.Draw(mask)
if mode == "environment_change":
draw.rectangle([0, 0, image.size[0], image.size[1]], fill=255)
draw.rectangle([x1, y1, x2, y2], fill=0)
print(f" Modus: Umgebung ändern - BBox geschützt: [{x1}, {y1}, {x2}, {y2}]")
else:
draw.rectangle([x1, y1, x2, y2], fill=255)
print(f" Modus: Focus/Gesicht ändern - BBox verändert: [{x1}, {y1}, {x2}, {y2}]")
print("✅ Rechteckige Maske erstellt")
return mask
def load_pose_detector(self):
"""Lädt nur den Pose-Detector"""
if self.pose_detector is None:
print("#" * 80)
print("# 📥 LADE POSE DETECTOR")
print("#" * 80)
try:
self.pose_detector = OpenposeDetector.from_pretrained("lllyasviel/ControlNet")
print("✅ Pose-Detector geladen")
except Exception as e:
print(f"⚠️ Pose-Detector konnte nicht geladen werden: {e}")
return self.pose_detector
def load_midas_model(self):
"""Lädt MiDaS Model für Depth Maps"""
if self.midas_model is None:
print("#" * 80)
print("# 📥 LADE MIDAS MODELL FÜR DEPTH MAPS")
print("#" * 80)
try:
import torchvision.transforms as T
self.midas_model = torch.hub.load(
"intel-isl/MiDaS",
"DPT_Hybrid",
trust_repo=True
)
self.midas_model.to(self.device)
self.midas_model.eval()
self.midas_transform = T.Compose([
T.Resize(384),
T.ToTensor(),
T.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]),
])
print("✅ MiDaS Modell erfolgreich geladen")
except Exception as e:
print(f"❌ MiDaS konnte nicht geladen werden: {e}")
print("ℹ️ Verwende Fallback-Methode")
self.midas_model = None
return self.midas_model
def extract_pose_simple(self, image):
"""Einfache Pose-Extraktion ohne komplexe Abhängigkeiten"""
print("#" * 80)
print("# ⚠️ ERSTELLE EINFACHE POSE-MAP (FALLBACK)")
print("#" * 80)
try:
img_array = np.array(image.convert("RGB"))
edges = cv2.Canny(img_array, 100, 200)
pose_image = Image.fromarray(edges).convert("RGB")
print("⚠️ Verwende Kanten-basierte Pose-Approximation")
return pose_image
except Exception as e:
print(f"Fehler bei einfacher Pose-Extraktion: {e}")
return image.convert("RGB").resize((512, 512))
def extract_pose(self, image):
"""Extrahiert Pose-Map aus Bild mit Fallback"""
print("#" * 80)
print("# 🕺 ERSTELLE POSE-MAP")
print("#" * 80)
try:
detector = self.load_pose_detector()
if detector is None:
print("⚠️ Kein Pose-Detector verfügbar, verwende Fallback")
return self.extract_pose_simple(image)
print(" Extrahiere Pose mit OpenPose und allen Gelenkpunkten")
pose_image = detector(
image,
include_body=True,
include_hand=True, # 🔥 Hände einschließen (21 Punkte pro Hand)
include_face=True, # 🔥 Gesicht einschließen (70 Punkte)
hand_and_face=True, # 🔥 Beide gleichzeitig
include_foot=True,
detect_resolution=896, # 🔥 Höhere Detektionsauflösung für Details
image_resolution=512, # Ausgabegröße
return_pil=True
)
print("✅ Detaillierte Pose-Map erstellt")
print(f" 🔥 137 Gelenkpunkte (statt nur 25)")
print(f" 🔥 Enthält: Körper (25) + Hände (42) + Gesicht (70)")
print(f" 🔥 Detektionsauflösung: 768px für mehr Details")
return pose_image
except Exception as e:
print(f"Fehler bei Pose-Extraktion: {e}")
return self.extract_pose_simple(image)
def extract_canny_edges(self, image):
"""Extrahiert Canny Edges für Umgebungserhaltung"""
print("#" * 80)
print("# 🎨 ERSTELLE CANNY EDGE MAP")
print("#" * 80)
try:
img_array = np.array(image.convert("RGB"))
gray = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
edges_rgb = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
edges_image = Image.fromarray(edges_rgb)
print("✅ Canny Edge Map erstellt")
return edges_image
except Exception as e:
print(f"Fehler bei Canny Edge Extraction: {e}")
return image.convert("RGB").resize((512, 512))
def extract_depth_map(self, image):
"""
Extrahiert Depth Map mit MiDaS (Fallback auf Filter)
"""
print("#" * 80)
print("# 🏔️ ERSTELLE DEPTH MAP")
print("#" * 80)
try:
midas = self.load_midas_model()
if midas is not None:
print("🎯 Verwende MiDaS für Depth Map...")
import torchvision.transforms as T
img_transformed = self.midas_transform(image).unsqueeze(0).to(self.device)
with torch.no_grad():
print(" Führe MiDaS Inferenz durch...")
prediction = midas(img_transformed)
prediction = torch.nn.functional.interpolate(
prediction.unsqueeze(1),
size=image.size[::-1],
mode="bicubic",
align_corners=False,
).squeeze()
depth_np = prediction.cpu().numpy()
depth_min, depth_max = depth_np.min(), depth_np.max()
print(f" Tiefenwerte: Min={depth_min:.3f}, Max={depth_max:.3f}")
if depth_max > depth_min:
depth_np = (depth_np - depth_min) / (depth_max - depth_min)
depth_np = (depth_np * 255).astype(np.uint8)
depth_image = Image.fromarray(depth_np).convert("RGB")
print("✅ MiDaS Depth Map erfolgreich erstellt")
return depth_image
else:
raise Exception("MiDaS nicht geladen")
except Exception as e:
print(f"⚠️ MiDaS Fehler: {e}. Verwende Fallback...")
try:
img_array = np.array(image.convert("RGB"))
gray = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
depth_map = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
depth_rgb = cv2.cvtColor(depth_map, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
depth_image = Image.fromarray(depth_rgb)
print("✅ Fallback Depth Map erstellt")
return depth_image
except Exception as fallback_error:
print(f"❌ Auch Fallback fehlgeschlagen: {fallback_error}")
return image.convert("RGB").resize((512, 512))
def prepare_controlnet_maps(self, image, keep_environment=False):
"""
ERSTELLT NUR CONDITIONING-MAPS, generiert KEIN Bild.
"""
print("#" * 80)
print("# 🎯 STARTE CONTROLNET CONDITIONING-MAP ERSTELLUNG")
print("#" * 80)
print(f"📐 Eingabebild-Größe: {image.size}")
print(f"🎛️ Modus: {'Depth + Canny' if keep_environment else 'OpenPose + Canny'}")
if keep_environment:
print(" Modus: Depth + Canny")
print(" Schritt 1/2: Extrahiere Depth Map...")
depth_map = self.extract_depth_map(image)
print(" Schritt 2/2: Extrahiere Canny Edges...")
canny_map = self.extract_canny_edges(image)
conditioning_images = [depth_map, canny_map]
extra_maps = {"depth": depth_map, "canny": canny_map} # NEU
else:
print(" Modus: OpenPose + Canny")
print(" Schritt 1/2: Extrahiere Pose Map...")
pose_map = self.extract_pose(image)
print(" Schritt 2/2: Extrahiere Canny Edges...")
canny_map = self.extract_canny_edges(image)
conditioning_images = [pose_map, canny_map]
extra_maps = {"pose": pose_map, "canny": canny_map}
print("-" * 60)
print(f"✅ {len(conditioning_images)} CONDITIONING-MAPS ERSTELLT")
for i, img in enumerate(conditioning_images):
print(f" Map {i+1}: {img.size}, Modus: {img.mode}")
print("#" * 80)
return conditioning_images, extra_maps
# Globale Instanz
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
torch_dtype = torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32
controlnet_processor = ControlNetProcessor(device=device, torch_dtype=torch_dtype) |