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@@ -664,15 +664,18 @@ class ControlNetProcessor:
                     largest_component = np.argmax(sizes) + 1
                     mask_array = np.where(labeled_array == largest_component, mask_array, 0)
                     print(f"   ✅ Behalte größte Person-Komponente ({num_features} → 1 Komponente)")
+                    print(f"   DEBUG NACH Komponentenfilter - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
       
     
                 # 1. Zuerst CLOSE, um schwarze Löcher IN der Person zu füllen
                 kernel_close = np.ones((5,5), np.uint8)
                 mask_array = cv2.morphologyEx(mask_array, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_close, iterations=3)
+                print(f"   DEBUG NACH MORPH_CLOSE - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
     
                 # 2. Dann Dilation für bessere Abdeckung
                 kernel_dilate = np.ones((9,9), np.uint8)
                 mask_array = cv2.dilate(mask_array, kernel_dilate, iterations=1)
+                print(f"   DEBUG NACH DILATION - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
 
                 # Mittelstarker Blur für natürliche Übergänge:
                 mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (9, 9), 2.0)
@@ -686,9 +689,12 @@ class ControlNetProcessor:
                 
                 # GAMMA-KORREKTUR gegen milchige Ränder (Float-Bereich 0-1 nötig)
                 mask_array = mask_array.astype(np.float32) / 255.0  # <-- WICHTIG: ZUERST in 0-1 konvertieren
+                print(f"   DEBUG NACH Float-Konvertierung - Min/Max: {mask_array.min():.3f}/{mask_array.max():.3f}, Typ: {mask_array.dtype}")
                 mask_array = np.clip(mask_array, 0.0, 1.0)
                 mask_array = mask_array ** 0.85   # Gamma-Korrektur anwenden
+                print(f"   DEBUG NACH Gamma-Korrektur - Min/Max: {mask_array.min():.3f}/{mask_array.max():.3f}")
                 mask_array = (mask_array * 255).astype(np.uint8)   # Zurück in 0-255
+                print(f"   DEBUG NACH Rückkonvertierung - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}, Typ: {mask_array.dtype}")
     
                 print("   ✅ MORPH_CLOSE füllt schwarze Löcher in der Person")
                 print("   ✅ Dilation für bessere Personenabdeckung")