Update controlnet_module.py

controlnet_module.py

@@ -646,7 +646,7 @@ class ControlNetProcessor:
                 # ============================================================
                 original_image = image
                 print(f"💾 Originalbild gesichert: {original_image.size}")
-                original_bbox = (x1, y1, x2, y2)  # <-- DAS FEHLT
+                original_bbox = (x1, y1, x2, y2)  
                 print(f"💾 Original-BBox gespeichert: {original_bbox}")
 
 
@@ -664,7 +664,7 @@ class ControlNetProcessor:
                     
         
                 if use_crop_strategy:    
-                    #
+                    
                     # ============================================================
                     # Crop = BBox × 2.5 (ERHÖHT für mehr Kontext) 
                     # ============================================================
@@ -817,7 +817,7 @@ class ControlNetProcessor:
                     print(f"     • Schärfe: +100%")
                     print(f"     • Helligkeit: +10%")
         
-                    # Für SAM: Verwende aufbereiteten Ausschnitt
+                    # Für SAM: Verwende aufbereitetes Crop-Bild und transformierte BBox-Koordinaten
                     image = enhanced_image
                     x1, y1, x2, y2 = rel_x1, rel_y1, rel_x2, rel_y2
         
@@ -839,7 +839,8 @@ class ControlNetProcessor:
                
 
                 # ============================================================
-                # SAM-AUSFÜHRUNG mit relativen Koordinaten für Bild<=512 und Bild>512
+                # SAM-AUSFÜHRUNG mit transformierter BBox und aufbereiteten Crop-Bild für Bild >512 oder
+                # SAM-AUSFÜHRUNG mit Originalbild und BBox für Bilder <=512
                 # ============================================================
 
                 print("-" * 60)
@@ -934,9 +935,9 @@ class ControlNetProcessor:
                      
             
                 # ============================================================
-                # HEURISTIK (zur Bestimmung der besten Maske)
+                # HEURISTIK (zur Bestimmung der besten Maske) bei Bild>512 auf Crop-Größe bei Bild<=512 auf Originalgröße
                 # ============================================================
-                print("🤔 HEURISTIK AUF Original- GRÖSSE BERECHNEN")
+                print("🤔 HEURISTIK BERECHNEN")
 
                 if use_crop_strategy:
                     # BBox-Information für Heuristik (IN CROP-KOORDINATEN!)
@@ -984,7 +985,7 @@ class ControlNetProcessor:
                         print(f"   ❌ Maske {i+1}: Keine Pixel nach Threshold {adaptive_threshold:.3f}")
                         continue
                         
-                    #Maskenfläche in Pixeln (Crop-Grösse)
+                    #Maskenfläche in Pixeln
                     mask_area_pixels = np.sum(mask_binary) 
 
                     # ============================================================
@@ -1099,9 +1100,6 @@ class ControlNetProcessor:
                 mask_np = all_masks_crop[best_mask_idx]
                 max_val = mask_np.max()
                 print(f"🔍 Maximaler SAM-Konfidenzwert der besten Maske: {max_val:.3f}")
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                 # ============================================================