import torch from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel from controlnet_aux import OpenposeDetector from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance # NEU: ImageEnhance für Kontrast import random import cv2 import numpy as np import gradio as gr import torch.nn.functional as F from transformers import Sam2Model, Sam2Processor from scipy import ndimage from skimage import measure, morphology # === CONTROLNET FORTSCHRITTS-CALLBACK (Für Gradio-UI) === class ControlNetProgressCallback: def __init__(self, progress, total_steps): self.progress = progress self.total_steps = total_steps self.current_step = 0 def __call__(self, pipe, step_index, timestep, callback_kwargs): self.current_step = step_index + 1 progress_percentage = self.current_step / self.total_steps if self.progress is not None: self.progress(progress_percentage, desc=f"ControlNet: Schritt {self.current_step}/{self.total_steps}") print(f"ControlNet Fortschritt: {self.current_step}/{self.total_steps} ({progress_percentage:.1%})") return callback_kwargs class ControlNetProcessor: def __init__(self, device="cuda", torch_dtype=torch.float32): self.device = device self.torch_dtype = torch_dtype self.pose_detector = None self.midas_model = None self.midas_transform = None self.sam_processor = None self.sam_model = None self.sam_initialized = False def _lazy_load_sam(self): """Lazy Loading von SAM 2 über 🤗 Transformers API""" if self.sam_initialized: return True try: print("#" * 80) print("# 🔄 LADE SAM 2 (Segment Anything Model 2)") print("#" * 80) model_id = "facebook/sam2-hiera-tiny" print(f"📥 Modell-ID: {model_id}") print(f"📥 Lade Processor...") self.sam_processor = Sam2Processor.from_pretrained(model_id) print(f"📥 Lade Modell...") self.sam_model = Sam2Model.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32).to(self.device) self.sam_model.eval() self.sam_initialized = True print("✅ SAM 2 erfolgreich geladen (via Transformers)") return True except Exception as e: print(f"❌ FEHLER beim Laden von SAM 2: {str(e)[:200]}") self.sam_initialized = True return False def _validate_bbox(self, image, bbox_coords): """Validiert und korrigiert BBox-Koordinaten""" width, height = image.size if isinstance(bbox_coords, (list, tuple)) and len(bbox_coords) == 4: x1, y1, x2, y2 = bbox_coords else: x1, y1, x2, y2 = bbox_coords x1, x2 = min(x1, x2), max(x1, x2) y1, y2 = min(y1, y2), max(y1, y2) x1 = max(0, min(x1, width - 1)) y1 = max(0, min(y1, height - 1)) x2 = max(0, min(x2, width - 1)) y2 = max(0, min(y2, height - 1)) if x2 - x1 < 10 or y2 - y1 < 10: size = min(width, height) * 0.3 x1 = max(0, width/2 - size/2) y1 = max(0, height/2 - size/2) x2 = min(width, width/2 + size/2) y2 = min(height, height/2 + size/2) return int(x1), int(y1), int(x2), int(y2) 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 * 0.85 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() ########################################################## # POSTPROCESSING ########################################################## 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: #Vergleich SAM-Maskengröße und Original-Bildgröße print(f" ⚠️ Bildgröße angepasst: {image.size} → {original_image.size}") temp_mask = Image.fromarray(mask_array).convert("L") #wandelt NumPy-Array in PIL-Bild temp_mask = temp_mask.resize(original_image.size, Image.Resampling.NEAREST) #skaliert auf Originalgröße mask_array = np.array(temp_mask) #np. heißt mache aus PIL-Image wieder numPy-Array print(f" ✅ Maske auf Originalgröße skaliert: {mask_array.shape}") working_mask = mask_array.copy() # Person = Weiß, Hintergrund = Schwarz - working_mask muß vor Nutzung definiert werden! print(f"working_mask shape: {working_mask.shape}") # DILATE auf der weißen Person - daduch wird Person etwas vergrößert kernel_dilate = np.ones((5, 5), np.uint8) working_mask = cv2.dilate(working_mask, kernel_dilate, iterations=1) print(f" ✅ Dilate (5x5) - Person leicht erweitert") # MORPH_CLOSE auf dem schwarzen Hintergrund (feine Löcher)- kleiner Kernel filigrane Heranarbeitung an Person, # es werden aber auch nur kleine Löcher in Umgebung von weiß nach schwarz geändert! kernel_close_small = np.ones((3, 3), np.uint8) working_mask = cv2.morphologyEx(working_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel_close_small, iterations=1) print(f" ✅ MORPH_CLOSE (3x3) - Feine Löcher im Hintergrund geschlossen") # KONTURENFILTER auf der weißen Person - arbeitet filigraner als MORPH-CLOSE # Finde Konturen (nur äußere) contours, _ = cv2.findContours(working_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if len(contours) > 0: # Finde die größte Kontur (sollte die Person sein) largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # Erstelle eine saubere Maske mit nur der größten Kontur clean_mask = np.zeros_like(working_mask) cv2.drawContours(clean_mask, [largest_contour], -1, 255, -1) # Optional: Kleine weiße Punkte IN der Person entfernen # Dazu invertieren wir temporär, um "Löcher" (schwarze Pixel) in der Person zu finden temp_inverted = 255 - clean_mask hole_contours, _ = cv2.findContours(temp_inverted, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for hole in hole_contours: area = cv2.contourArea(hole) if area < 100: # Sehr kleine Löcher füllen cv2.drawContours(clean_mask, [hole], -1, 255, -1) working_mask = clean_mask print(f" ✅ Konturenfilter - Größte Kontur behalten, {len(contours)-1} kleine entfernt") # Gaussian-BLUR für weiche Kanten working_mask = cv2.GaussianBlur(working_mask, (5, 5), 1.2) print(f" ✅ Gaussian Blur (5x5, sigma=1.2) für weiche Kanten") # GAMMA-Korrektur für präzisere Ränder working_mask_float = working_mask.astype(np.float32) / 255.0 working_mask_float = np.clip(working_mask_float, 0.0, 1.0) working_mask_float = working_mask_float ** 0.85 # Gamma 0.85 working_mask = (working_mask_float * 255).astype(np.uint8) print(f" ✅ Gamma-Korrektur (0.85) gegen milchige Ränder") # Erst binäre Maske erzeugen und dann invertieren binary_mask = (working_mask > 128).astype(np.uint8) * 255 final_mask = 255 - binary_mask print(f" ✅ Finale Invertierung für environment_change") # Qualitätskontrolle - Debug white_pixels = np.sum(final_mask > 127) black_pixels = np.sum(final_mask <= 127) total_pixels = final_mask.size print(f" 📊 FINALE MASKE:") print(f" • Weiße Pixel (Hintergrund): {white_pixels:,} ({white_pixels/total_pixels*100:.1f}%)") print(f" • Schwarze Pixel (Person): {black_pixels:,} ({black_pixels/total_pixels*100:.1f}%)") # Zurück zu PIL Image mask = Image.fromarray(final_mask).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.Wichtig: mask (SAM-Maske) # muß immer in Originalgröße zurück! # ============================================================ # BLOCK 2: FOCUS_CHANGE # ============================================================ elif mode == "focus_change": print("-" * 60) print("🎯 MODUS: FOCUS_CHANGE (OPTIMIERT)") print("-" * 60) # Originalgröße speichern # original_size = image.size # print(f"💾 Originalgröße gespeichert: {original_size}") # 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, :, :] # Interpolation auf Originalgröße 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}") best_mask_original = all_masks[best_mask_idx] mask_np = best_mask_original print(f" ✅ Beste Maske in Originalgröße: {image.width}×{image.height}") # ============================================================ # 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 < 0.6: # Schlechte Maskenqualität dynamic_threshold = 0.15 # SEHR NIEDRIG für maximale Abdeckung print(f" ⚠️ Masken-Score niedrig ({best_score:.3f}). " f"Threshold=0.15 für bessere Präzision") elif best_score < 0.8: dynamic_threshold = max(0.25, mask_max * 0.5) # Vorher 0.15/0.3 - JETZT 0.25/0.5 print(f" ℹ️ Mittlere Maskenqualität. Threshold={dynamic_threshold:.3f}") else: dynamic_threshold = max(0.35, mask_max * 0.7) # sehr hoher Threshold für gute Masken print(f" ✅ Excellente Maske. Threshold={dynamic_threshold:.3f}") # Binärmaske erstellen 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((image.height, image.width), dtype=np.uint8) # BBox auf 512x512 skalieren für Fallback cv2.rectangle(mask_array, (x1, y1), (x2, y2), 255, -1) #weiße Box # Damit wird die Rohmaske für die UI-Anzeige gespeichert raw_mask_array = mask_array.copy() print(f"🔧 FOCUS_CHANGE POSTPROCESSING (auf {image.width}×{image.height})") ################################################### # POSTPROCESSING (Originalgröße) ################################################### print("🔧 FOCUS_CHANGE POSTPROCESSING (Originalgröße)") 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) # Konvertierung von NumPy-Array auf PIL-Image mask_original = Image.fromarray(mask_array).convert("L") raw_mask = Image.fromarray(raw_mask_array).convert("L") # Finale Maske für ControlNet mask = mask_original print(f"✅ FOCUS_CHANGE Maske erstellt: {mask.size}") return mask, raw_mask #Wichtig: mask (SAM-Maske) muß in Originalgröße zurück sonst Probleme in Funktion create_mask_and_sam_together #Und raw_mask auch in Originalgröße sonst Anzeige-Problem UI # ============================================================ # 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") #======================== # Heuristik und Postprocessing auf Crop #========================= # Masken speichern in Array all_masks_crop = [] #Weiterverarbeitung in Crop-Größe for i in range(num_masks): single_mask = outputs.pred_masks[:, :, i, :, :] # 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 = resized_mask_crop.sigmoid().cpu().numpy() all_masks_crop.append(mask_np) # Debug-Info mask_binary = (mask_np > 0.5).astype(np.uint8) print(f" Maske {i+1}: {np.sum(mask_binary):,}px (Crop-Größe)") # ============================================================ # HEURISTIK (zur Bestimmung der besten Maske) # ============================================================ print("🤔 HEURISTIK AUF CROP-GRÖSSE BERECHNEN") # BBox-Information für Heuristik (IN CROP-KOORDINATEN!) bbox_center = ((x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2) bbox_area = (x2 - x1) * (y2 - y1) print(f" CROP-BBox: [{x1}, {y1}, {x2}, {y2}]") print(f" CROP-BBox-Größe: {x2-x1}×{y2-y1}px = {bbox_area:,}px²") print(f" CROP-BBox-Zentrum: {bbox_center}") print(f" Crop-Bildgröße: {image.width}×{image.height}") best_mask_idx = 0 best_score = -1 for i, mask_np in enumerate(all_masks_crop): 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 #Maskenfläche in Pixeln (Crop-Grösse) mask_area_pixels = np.sum(mask_binary) # ============================================================ # SPEZIALHEURISTIK # ============================================================ print(f" 🔍 Analysiere Maske {i+1} auf Crop-Größe") # 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((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 / 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 Kopf 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 Wahrscheinlichkeiten -> Binär (0,1) # ============================================================ # 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 auf Crop-Größe # ============================================================ print("👤 POSTPROCESSING AUF CROP-GRÖSSE") # 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") # LEICHTER DILATE FÜR MEHR ABDECKUNG (wichtig für Gesicht!) print(" 🔲 Leichter Dilate für natürliche Abdeckung") kernel_dilate = np.ones((21,21), np.uint8) # Größerer Kernel für Gesicht mask_array = cv2.dilate(mask_array, kernel_dilate, iterations=1) # WEICHER GAUSSIAN BLUR FÜR NATÜRLICHE ÜBERGÄNGE print(" 🔷 Gaussian Blur für weiche Hautübergänge (15x15, sigma=3.0)") mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (31,31), 6.0) # GAMMA-KORREKTUR FÜR GLATTE, NATÜRLICHE KANTEN print(" 🎨 Gamma-Korrektur (0.7) für glatte Übergänge") 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 ** 0.7 # Stärkeres Gamma für weichere Kanten mask_array = (mask_array_float * 255).astype(np.uint8) # NOCH EIN WEICHER BLUR FÜR EXTRA-GLÄTTE KANTEN print(" 💫 Finaler weicher Blur (9x9, sigma=1.5)") mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (19,19), 3.0) # SICHERSTELLEN, DASS MASKE NICHT ZU DÜNN IST (speziell für Gesicht!) print(" 📏 Prüfe Maskendichte...") white_pixels = np.sum(mask_array > 128) bbox_area = (x2 - x1) * (y2 - y1) coverage_ratio = white_pixels / bbox_area if bbox_area > 0 else 0 print(f" 📊 Aktuelle Abdeckung: {white_pixels:,}px / {bbox_area:,}px = {coverage_ratio:.1%}") # Wenn Maske zu dünn (unter 90% der BBox), weiter erweitern if coverage_ratio < 0.9: print(f" ⚠️ Maske zu dünn für Gesicht (<90%)") print(f" 📈 Zusätzlicher Dilate...") kernel_extra = np.ones((35, 35), np.uint8) mask_array = cv2.dilate(mask_array, kernel_extra, iterations=1) # Nochmal weichzeichnen mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (11, 11), 2.0) # ============================================================ # Maske und Rohmaske auf Originalgröße transformieren # ============================================================ print("🔄 MASKE AUF ORIGINALGRÖSSE TRANSFORMIEREN") # 1. Maske in Crop-Größe wird konveriert von NumPy nach PIL mask_crop_pil = Image.fromarray(mask_array).convert("L") # Leere Maske in Originalgröße mask_original = Image.new("L", original_image.size, 0) # Crop-Maske an richtiger Position in leerem Originalbild einfügen # da Hauptprogramm Originalgröße erwartet. mask_original.paste(mask_crop_pil, (crop_x1, crop_y1)) # 2. Rohmaske ebenfalls transformieren raw_mask_crop_pil = Image.fromarray(raw_mask_array).convert("L") raw_mask_original = Image.new("L", original_image.size, 0) raw_mask_original.paste(raw_mask_crop_pil, (crop_x1, crop_y1)) # ============================================================ # ABSCHLIESSENDE STATISTIK # ============================================================ print("📊 FINALE MASKEN-STATISTIK") # Nach den Dilate-Operationen: #expanded_pixels = np.sum(mask_array > 128) - current_white #print(f" 📈 Maske um {expanded_pixels:,} Pixel erweitert") #print(f" 📏 Neue Kanten: ~{25//2}px von Original-Maske entfernt") # Weiße Pixel zählen final_white = np.sum(mask_array > 128) final_coverage = final_white / bbox_area if bbox_area > 0 else 0 final_array = np.array(mask_original) # ✅ Original-Größe white_pixels = np.sum(final_array > 0) total_pixels = final_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:,}") print(f" • Weiße Pixel: {final_white:,}") print(f" • BBox-Fläche: {bbox_area:,}") print(f" • Abdeckung: {final_coverage:.1%}") print(f" • Empfohlen: >90% für natürliches Gesicht") # 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_original.size}") 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_original, raw_mask_original #Maske und Raw_mask muß in Originalgröße zurück! # ============================================================ # 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 def _create_rectangular_mask(self, image, bbox_coords, mode): """Fallback: Erstellt rechteckige Maske""" print("#" * 80) print("# ⚠️ FALLBACK: ERSTELLE RECHTECKIGE MASKE") print("#" * 80) from PIL import ImageDraw mask = Image.new("L", image.size, 0) print(f"📐 Erstelle leere Maske: {mask.size}") if bbox_coords and all(coord is not None for coord in bbox_coords): x1, y1, x2, y2 = self._validate_bbox(image, bbox_coords) draw = ImageDraw.Draw(mask) if mode == "environment_change": draw.rectangle([0, 0, image.size[0], image.size[1]], fill=255) draw.rectangle([x1, y1, x2, y2], fill=0) print(f" Modus: Umgebung ändern - BBox geschützt: [{x1}, {y1}, {x2}, {y2}]") else: draw.rectangle([x1, y1, x2, y2], fill=255) print(f" Modus: Focus/Gesicht ändern - BBox verändert: [{x1}, {y1}, {x2}, {y2}]") print("✅ Rechteckige Maske erstellt") return mask def load_pose_detector(self): """Lädt nur den Pose-Detector""" if self.pose_detector is None: print("#" * 80) print("# 📥 LADE POSE DETECTOR") print("#" * 80) try: self.pose_detector = OpenposeDetector.from_pretrained("lllyasviel/ControlNet") print("✅ Pose-Detector geladen") except Exception as e: print(f"⚠️ Pose-Detector konnte nicht geladen werden: {e}") return self.pose_detector def load_midas_model(self): """Lädt MiDaS Model für Depth Maps""" if self.midas_model is None: print("#" * 80) print("# 📥 LADE MIDAS MODELL FÜR DEPTH MAPS") print("#" * 80) try: import torchvision.transforms as T self.midas_model = torch.hub.load( "intel-isl/MiDaS", "DPT_Hybrid", trust_repo=True ) self.midas_model.to(self.device) self.midas_model.eval() self.midas_transform = T.Compose([ T.Resize(384), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]), ]) print("✅ MiDaS Modell erfolgreich geladen") except Exception as e: print(f"❌ MiDaS konnte nicht geladen werden: {e}") print("ℹ️ Verwende Fallback-Methode") self.midas_model = None return self.midas_model def extract_pose_simple(self, image): """Einfache Pose-Extraktion ohne komplexe Abhängigkeiten""" print("#" * 80) print("# ⚠️ ERSTELLE EINFACHE POSE-MAP (FALLBACK)") print("#" * 80) try: img_array = np.array(image.convert("RGB")) edges = cv2.Canny(img_array, 100, 200) pose_image = Image.fromarray(edges).convert("RGB") print("⚠️ Verwende Kanten-basierte Pose-Approximation") return pose_image except Exception as e: print(f"Fehler bei einfacher Pose-Extraktion: {e}") return image.convert("RGB").resize((512, 512)) def extract_pose(self, image): """Extrahiert Pose-Map aus Bild mit Fallback""" print("#" * 80) print("# 🕺 ERSTELLE POSE-MAP") print("#" * 80) try: detector = self.load_pose_detector() if detector is None: print("⚠️ Kein Pose-Detector verfügbar, verwende Fallback") return self.extract_pose_simple(image) print(" Extrahiere Pose mit OpenPose und allen Gelenkpunkten") pose_image = detector( image, include_body=True, include_hand=True, # 🔥 Hände einschließen (21 Punkte pro Hand) include_face=True, # 🔥 Gesicht einschließen (70 Punkte) hand_and_face=True, # 🔥 Beide gleichzeitig include_foot=True, detect_resolution=896, # 🔥 Höhere Detektionsauflösung für Details image_resolution=512, # Ausgabegröße return_pil=True ) print("✅ Detaillierte Pose-Map erstellt") print(f" 🔥 137 Gelenkpunkte (statt nur 25)") print(f" 🔥 Enthält: Körper (25) + Hände (42) + Gesicht (70)") print(f" 🔥 Detektionsauflösung: 768px für mehr Details") return pose_image except Exception as e: print(f"Fehler bei Pose-Extraktion: {e}") return self.extract_pose_simple(image) def extract_canny_edges(self, image): """Extrahiert Canny Edges für Umgebungserhaltung""" print("#" * 80) print("# 🎨 ERSTELLE CANNY EDGE MAP") print("#" * 80) try: img_array = np.array(image.convert("RGB")) gray = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) edges_rgb = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2RGB) edges_image = Image.fromarray(edges_rgb) print("✅ Canny Edge Map erstellt") return edges_image except Exception as e: print(f"Fehler bei Canny Edge Extraction: {e}") return image.convert("RGB").resize((512, 512)) def extract_depth_map(self, image): """ Extrahiert Depth Map mit MiDaS (Fallback auf Filter) """ print("#" * 80) print("# 🏔️ ERSTELLE DEPTH MAP") print("#" * 80) try: midas = self.load_midas_model() if midas is not None: print("🎯 Verwende MiDaS für Depth Map...") import torchvision.transforms as T img_transformed = self.midas_transform(image).unsqueeze(0).to(self.device) with torch.no_grad(): print(" Führe MiDaS Inferenz durch...") prediction = midas(img_transformed) prediction = torch.nn.functional.interpolate( prediction.unsqueeze(1), size=image.size[::-1], mode="bicubic", align_corners=False, ).squeeze() depth_np = prediction.cpu().numpy() depth_min, depth_max = depth_np.min(), depth_np.max() print(f" Tiefenwerte: Min={depth_min:.3f}, Max={depth_max:.3f}") if depth_max > depth_min: depth_np = (depth_np - depth_min) / (depth_max - depth_min) depth_np = (depth_np * 255).astype(np.uint8) depth_image = Image.fromarray(depth_np).convert("RGB") print("✅ MiDaS Depth Map erfolgreich erstellt") return depth_image else: raise Exception("MiDaS nicht geladen") except Exception as e: print(f"⚠️ MiDaS Fehler: {e}. Verwende Fallback...") try: img_array = np.array(image.convert("RGB")) gray = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2GRAY) depth_map = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) depth_rgb = cv2.cvtColor(depth_map, cv2.COLOR_GRAY2RGB) depth_image = Image.fromarray(depth_rgb) print("✅ Fallback Depth Map erstellt") return depth_image except Exception as fallback_error: print(f"❌ Auch Fallback fehlgeschlagen: {fallback_error}") return image.convert("RGB").resize((512, 512)) def prepare_controlnet_maps(self, image, keep_environment=False): """ ERSTELLT NUR CONDITIONING-MAPS, generiert KEIN Bild. """ print("#" * 80) print("# 🎯 STARTE CONTROLNET CONDITIONING-MAP ERSTELLUNG") print("#" * 80) print(f"📐 Eingabebild-Größe: {image.size}") print(f"🎛️ Modus: {'Depth + Canny' if keep_environment else 'OpenPose + Canny'}") if keep_environment: print(" Modus: Depth + Canny") print(" Schritt 1/2: Extrahiere Depth Map...") depth_map = self.extract_depth_map(image) print(" Schritt 2/2: Extrahiere Canny Edges...") canny_map = self.extract_canny_edges(image) conditioning_images = [depth_map, canny_map] extra_maps = {"depth": depth_map, "canny": canny_map} # NEU else: print(" Modus: OpenPose + Canny") print(" Schritt 1/2: Extrahiere Pose Map...") pose_map = self.extract_pose(image) print(" Schritt 2/2: Extrahiere Canny Edges...") canny_map = self.extract_canny_edges(image) conditioning_images = [pose_map, canny_map] extra_maps = {"pose": pose_map, "canny": canny_map} print("-" * 60) print(f"✅ {len(conditioning_images)} CONDITIONING-MAPS ERSTELLT") for i, img in enumerate(conditioning_images): print(f" Map {i+1}: {img.size}, Modus: {img.mode}") print("#" * 80) return conditioning_images, extra_maps # Globale Instanz device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" torch_dtype = torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32 controlnet_processor = ControlNetProcessor(device=device, torch_dtype=torch_dtype)