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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 * 0.8
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()
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:
print(f" ⚠️ Bildgröße angepasst: {image.size} → {original_image.size}")
temp_mask = Image.fromarray(mask_array).convert("L")
temp_mask = temp_mask.resize(original_image.size, Image.Resampling.NEAREST)
mask_array = np.array(temp_mask)
print(f" ✅ Maske auf Originalgröße skaliert: {mask_array.shape}")
# Maske invertieren (Person wird schwarz, Hintergrund weiß)
mask_array = 255 - mask_array
print(" ✅ Maske invertiert (Person schwarz, Hintergrund weiß)")
# Weiße Punkte in der Person (schwarz) entfernen
print("🧹 Entferne weiße Punkte in der Person...")
kernel_open = np.ones((3, 3), np.uint8)
mask_array = cv2.morphologyEx(mask_array, cv2.MORPH_OPEN, kernel_open, iterations=3)
print(" ✅ MORPH_OPEN entfernt weiße Punkte in der Person")
# DEBUG nach MORPH_OPEN
print(f" Nach MORPH_OPEN - Weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 127)}")
# Morphologische Operationen für saubere Umgebung - entfernt schwarze Pixel aus Umgebung
print("🔧 Verbessere Umgebungsmaske...")
kernel_close = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask_array = cv2.morphologyEx(mask_array, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_close)
print(" ✅ MORPH_CLOSE für zusammenhängende Umgebung")
# DEBUG nach MORPH_CLOSE
print(f" Nach MORPH_CLOSE - Weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 127)}")
# Weiche Ränder für bessere Integration der Person
print("🌈 Erstelle weiche Übergänge...")
mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (9, 9), 2.0) #2.0 bestimmt wie stark die Unschärfe ist
print(" ✅ Gaussian Blur für weiche Übergänge")
# DEBUG nach Gaussian Blur
print(f" Nach Gaussian Blur - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
print(f" Nach Gaussian Blur - dtype: {mask_array.dtype}")
# Gamma-Korrektur für präzisere Ränder
print("🎛️ Wende Gamma-Korrektur an...")
mask_array = mask_array.astype(np.float32) / 255.0
print(f" Konvertiert zu Float32: Min={mask_array.min():.3f}, Max={mask_array.max():.3f}")
mask_array = np.clip(mask_array, 0.0, 1.0) #begrenzt alle Werte auf 0 und 1
mask_array = mask_array ** 0.85 # Gamma-Korrektur Werte > 0.5 werden abgedunkelt, <0.5 aufgehellt-erzeugt natürliche Maskenübergänge
print(f" Nach Gamma 0.85: Min={mask_array.min():.3f}, Max={mask_array.max():.3f}")
mask_array = (mask_array * 255).astype(np.uint8)
print(" ✅ Gamma-Korrektur (0.85) gegen milchige Ränder")
# FINALE QUALITÄTSKONTROLLE
print("-" * 60)
print("📊 FINALE MASKEN-STATISTIK (ENVIRONMENT_CHANGE)")
white_pixels = np.sum(mask_array > 127)
black_pixels = np.sum(mask_array <= 127)
total_pixels = mask_array.size
white_ratio = white_pixels / total_pixels * 100
black_ratio = black_pixels / total_pixels * 100
print(f" Weiße Pixel (HINTERGRUND - Veränderung): {white_pixels:,} ({white_ratio:.1f}%)")
print(f" Schwarze Pixel (PERSON - Erhaltung): {black_pixels:,} ({black_ratio:.1f}%)")
print(f" Gesamtpixel: {total_pixels:,}")
# Warnungen basierend auf Verhältnis
if white_ratio < 30:
print(f" ⚠️ WARNUNG: Sehr wenig Hintergrund ({white_ratio:.1f}%)")
print(f" ℹ️ Das könnte bedeuten, dass die Person zu groß segmentiert wurde")
elif white_ratio > 90:
print(f" ⚠️ WARNUNG: Sehr viel Hintergrund ({white_ratio:.1f}%)")
print(f" ℹ️ Das könnte bedeuten, dass die Person zu klein segmentiert wurde")
elif 50 <= white_ratio <= 80:
print(f" ✅ OPTIMALES Verhältnis ({white_ratio:.1f}%)")
else:
print(f" ℹ️ Normales Verhältnis ({white_ratio:.1f}%)")
# Zurück zu PIL Image
mask = Image.fromarray(mask_array).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. In app.py wird mask immer auf 512 skaliert.
# ============================================================
# BLOCK 2: FOCUS_CHANGE
# ============================================================
elif mode == "focus_change":
print("-" * 60)
print("🎯 MODUS: FOCUS_CHANGE (OPTIMIERT)")
print("-" * 60)
# 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, :, :]
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}")
# NUR DIE BESTE MASKE AUF 512x512 HERUNTERSKALIEREN -Für Inpaint
best_mask_256 = outputs.pred_masks[:, :, best_mask_idx, :, :]
resized_mask = F.interpolate(
best_mask_256,
size=(512, 512), # DIREKT AUF CONTROLNET-ZIELGRÖßE
mode='bilinear',
align_corners=False
).squeeze()
mask_np = resized_mask.cpu().numpy()
print(f" 🔄 Beste Maske skaliert auf 512×512 für ControlNet")
# ============================================================
# 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 < 0.7: # Schlechte Maskenqualität
dynamic_threshold = 0.05 # SEHR NIEDRIG für maximale Abdeckung
print(f" ⚠️ Masken-Score niedrig ({best_score:.3f}). "
f"Threshold=0.05 für maximale Abdeckung")
else:
dynamic_threshold = max(0.15, mask_max * 0.3) # Moderater Threshold
print(f" ✅ Gute Maske. Threshold={dynamic_threshold:.3f}")
# Binärmaske erstellen (512x512)
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)
# BBox auf 512x512 skalieren für Fallback
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)
cv2.rectangle(mask_array, (fb_x1, fb_y1), (fb_x2, fb_y2), 255, -1) #weiße Rechteckbox
# Damit wird die Rohmaske für die UI-Anzeige gespeichert
raw_mask_array = mask_array.copy()
# FOCUS_CHANGE POSTPROCESSING (angepasst für 512x512)
print("🔧 FOCUS_CHANGE POSTPROCESSING (auf 512×512)")
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)
# 5. Auf Originalgröße für Rückgabe (falls benötigt)
mask_512 = Image.fromarray(mask_array).convert("L")
raw_mask = Image.fromarray(raw_mask_array).convert("L")
# Finale Maske für ControlNet ist 512x512
mask = mask_512
print(f"✅ FOCUS_CHANGE Maske erstellt: {mask.size}")
return mask, raw_mask
# ============================================================
# 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")
#============
#Doppelte Berechnung: CROP und Original damit Heuristik
# auf Original berechnet werden kann und Weiterverarbeitung auf Crop
#==============
# Masken speichern in den Arrays
all_masks_crop = [] #Weiterverarbeitung in Crop-Größe
all_masks_original = [] #Heuristikberechnung besser in Originalgröße!
for i in range(num_masks):
single_mask = outputs.pred_masks[:, :, i, :, :]
#Für Heuristik SAM-Masken auf Original-Bildgröße
resized_mask_original = F.interpolate(
single_mask,
size=(original_image.height, original_image.width),
mode='bilinear',
align_corners=False
).squeeze()
mask_np_original = resized_mask_original.sigmoid().cpu().numpy()
all_masks_original.append(mask_np_original)
# 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_crop = resized_mask_crop.sigmoid().cpu().numpy()
all_masks_crop.append(mask_np_crop)
# Debug-Info
mask_binary_crop = (mask_np_crop > 0.5).astype(np.uint8)
mask_binary_original = (mask_np_original > 0.5).astype(np.uint8)
print(f" Maske {i+1}: Crop={np.sum(mask_binary_crop):,}px, "
f"Original={np.sum(mask_binary_original):,}px")
# ============================================================
# HEURISTIK
# ============================================================
print("🤔 SCHRITT 6: MASKENAUSWAHL MIT MODUS-SPEZIFISCHER HEURISTIK")
bbox_center = ((original_bbox[0] + original_bbox[2]) // 2,
(original_bbox[1] + original_bbox[3]) // 2)
bbox_area = (original_bbox[2] - original_bbox[0]) * (original_bbox[3] - original_bbox[1])
best_mask_idx = 0
best_score = -1
for i, mask_np in enumerate(all_masks_original):
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
mask_area_pixels = np.sum(mask_binary)
# ============================================================
# SPEZIALHEURISTIK
# ============================================================
print(f" 🔍 Analysiere Maske {i+1} mit GESICHTS-HEURISTIK")
# 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((original_image.height, original_image.width), dtype=np.uint8)
bbox_mask[original_bbox[1]:original_bbox[3], original_bbox[0]:original_bbox[2]] = 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 Gesicht
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
# ============================================================
# 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
# ============================================================
print("👤 GESICHTS-SPEZIFISCHES POSTPROCESSING")
# 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")
# ============================================================
# Maske und Rohmaske auf 512x512 skalieren wegen UI
# ============================================================
print("🔄 MASKE IMMER ZURÜCK AUF 512x512 TRANSFORMIEREN")
# Konvertierung NumPy->Pil
temp_mask = Image.fromarray(mask_array).convert("L")
print(f" Maskengröße auf Ausschnitt: {temp_mask.size}")
# Maske auf 512x512 skalieren (für Inpainting)
mask_512 = temp_mask.resize((512,512), Image.Resampling.LANCZOS)
print(f" Maske auf 512x512 skaliert")
# raw_mask auch auf 512 skalieren (für UI-Konsistenz)
raw_mask_512 = Image.fromarray(raw_mask_array).convert("L").resize(
(512, 512), Image.Resampling.NEAREST
)
# Bild-Referenz zurücksetzen
image = original_image
print(f" 🔄 Bild-Referenz wieder auf Original gesetzt: {image.size}")
# ============================================================
# ABSCHLIESSENDE STATISTIK
# ============================================================
print("📊 FINALE MASKEN-STATISTIK")
# Weiße Pixel zählen
white_pixels = np.sum(mask_array > 0)
total_pixels = mask_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:,}")
# 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_512.size}") # Immer 512×512
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_512, raw_mask_512 #in app.py wird mask immer auf 512x512 skaliert
# ============================================================
# 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 |