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@@ -417,7 +417,18 @@ def enhanced_composite_with_sam(original_image, inpaint_result, original_mask,
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# der Randbereich des BBox-Ausschnittes muß für Übergänge weich gezeichnet werden
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soft_mask = mask_cropped.filter(ImageFilter.GaussianBlur(3))
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# Alpha-Compositing mit präziser SAM-Maske
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# damit wird auf den neu generirten BBox-Bereich in Originalgröße eine Folie gezogen
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| 423 |
edited_rgba = edited_region_fullsize.convert("RGBA")
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@@ -425,7 +436,7 @@ def enhanced_composite_with_sam(original_image, inpaint_result, original_mask,
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| 425 |
# gerissen wo der Hintergrund innerhalb der BBox bleiben muß! In den Löchern bleibt das Originalbild!
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| 426 |
#mask_inverted = Image.eval(soft_mask, lambda x: 255 - x) #invertieren
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-
alpha_mask = soft_mask
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#mask_alpha = mask_inverted.convert("L")
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| 418 |
# der Randbereich des BBox-Ausschnittes muß für Übergänge weich gezeichnet werden
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| 419 |
soft_mask = mask_cropped.filter(ImageFilter.GaussianBlur(3))
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| 420 |
+
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| 421 |
+
# DEBUG: Prüfe welche Werte die Maske hat
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| 422 |
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print(f"🔍 Soft-Mask unique values: {np.unique(np.array(soft_mask))[:10]}")
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# Binarisieren für klare Alpha-Werte (nur 0 oder 255)
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threshold = 128
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+
alpha_mask = soft_mask.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0)
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+
print(f"🔍 Alpha-Mask unique values: {np.unique(np.array(alpha_mask))}")
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| 429 |
+
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| 430 |
+
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| 431 |
+
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| 432 |
# Alpha-Compositing mit präziser SAM-Maske
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| 433 |
# damit wird auf den neu generirten BBox-Bereich in Originalgröße eine Folie gezogen
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| 434 |
edited_rgba = edited_region_fullsize.convert("RGBA")
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| 436 |
# gerissen wo der Hintergrund innerhalb der BBox bleiben muß! In den Löchern bleibt das Originalbild!
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| 437 |
#mask_inverted = Image.eval(soft_mask, lambda x: 255 - x) #invertieren
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| 438 |
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| 439 |
+
#alpha_mask = soft_mask
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| 441 |
#mask_alpha = mask_inverted.convert("L")
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