Update controlnet_module.py

controlnet_module.py

@@ -550,6 +550,7 @@ class ControlNetProcessor:
                 # Alte Standardlogik (kann beibehalten werden)
                 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)")
@@ -562,17 +563,22 @@ class ControlNetProcessor:
             print(f"   🚨 URSPSRUNGS-DEBUG 1: mask_np Min/Max: {mask_np.min():.3f}/{mask_np.max():.3f}")
             print(f"   🚨 URSPSRUNGS-DEBUG 2: mask_array Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}, Sum: {mask_array.sum()}")
             print(f"   🚨 URSPSRUNGS-DEBUG 3: Sind mask_np und mask_array gleich? {np.array_equal(mask_np > dynamic_threshold, mask_array > 0)}")
+            print(f"   🚨 URSPSRUNGS-DEBUG 4: Weiße Pixel in mask_array: {np.sum(mask_array > 0)}")
+            print(f"   🚨 URSPSRUNGS-DEBUG 5: Anteil weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 0) / mask_array.size:.1%}")
             print(f"   🐛 DEBUG BINÄRMASKE: Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}, Weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 0)}")
             #mask_array = (mask_np > dynamic_threshold).astype(np.uint8) * 255
 
             # 2. Wenn die Maske immer noch leer ist, ERZwinge eine einfache Maske für den Test:
             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}")
                 # Erstelle eine einfache weiße Box innerhalb der BBox als Fallback
                 test_mask = np.zeros((image.height, image.width), dtype=np.uint8)
                 cv2.rectangle(test_mask, (x1, y1), (x2, y2), 255, -1)  # -1 = ausgefüllt
+                
                 mask_array = test_mask
                 print(f"   🐛 DEBUG ERZWUNGENE MASKE: Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
+                print(f"   🐛 DEBUG ERZWUNGENE MASKE Weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 0)}")
 
                 mask_np = mask_array.astype(np.float32) / 255.0
                 print("   ✅ Fallback-Maske wurde gesetzt und mask_np aktualisiert.")