RapidOCR uses the same PP-OCRv5 ONNX models locally, avoiding 504 timeouts
from remote PaddleOCR on large images. Set FORCE_REMOTE_PADDLE=1 to bypass.
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Add /rapid-kombi backend endpoint using local RapidOCR + Tesseract merge,
KombiCompareStep component for parallel execution and side-by-side overlay,
and wordResultOverride prop on OverlayReconstruction for direct data injection.
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Backend: Add spatial overlap check (>=50% horizontal IoU) to Kombi merge
so words at the same position are deduplicated even when OCR text differs.
Frontend: Add yPct/hPct to WordPosition so each word renders at its actual
vertical position instead of all words collapsing to the cell center Y.
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PaddleOCR returns entire phrases as single boxes (e.g. "More than 200
singers took part in the"). The merge algorithm compared word-by-word
but Paddle had multi-word boxes vs Tesseract's individual words, so
nothing matched and all Tesseract words were added as "extras" causing
duplicates. Now splits Paddle boxes into individual words before merge.
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Replaces position-based word matching with row-based sequence alignment
to fix doubled words and cross-line averaging in Kombi-Modus.
New algorithm:
1. Group words into rows by Y-position clustering
2. Match rows between engines by vertical center proximity
3. Within each row: walk both sequences left-to-right, deduplicating
4. Unmatched rows kept as-is
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Even after multi-criteria matching, near-duplicate words can slip through
(same text, centers within 30px horizontal / 15px vertical). The new
_deduplicate_words() removes these, keeping the higher-confidence copy.
Regression test with real session data (row 2 with 145 near-dupes)
confirms no duplicates remain after merge + deduplication.
Tests: 37 → 45 (added TestDeduplicateWords, TestMergeRealWorldRegression).
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The merge algorithm now uses 3 criteria instead of just IoU > 0.3:
1. IoU > 0.15 (relaxed threshold)
2. Center proximity < word height AND same row
3. Text similarity > 0.7 AND same row
This prevents doubled overlapping words when both PaddleOCR and
Tesseract find the same word at similar positions. Unique words
from either engine (e.g. bullets from Tesseract) are still added.
Tests expanded: 19 → 37 (added _box_center_dist, _text_similarity,
_words_match tests + deduplication regression test).
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Runs both OCR engines on the preprocessed image and merges results:
word boxes matched by IoU, coordinates averaged by confidence weight.
Unmatched Tesseract words (bullets, symbols) are added for better coverage.
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When PaddleOCR returns "!Betonung" as a single word box, the overlay
positions text starting at the "!" instead of the actual word. Split
such boxes into ["!", "Betonung"] with proportional position splitting,
matching the existing IPA bracket splitting logic.
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Replaces custom _paddle_words_to_grid_cells with the proven
build_grid_from_words from cv_words_first.py — same function the
regular pipeline uses with PaddleOCR. Handles phrase splitting,
column clustering, and produces cells with word_boxes that the
slide/cluster positioning hooks expect.
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One cell per row with all words as word_boxes instead of one cell per
word. Gives OverlayReconstruction a row-spanning bbox_pct for correct
font sizing and per-word positions for slide/cluster placement.
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Uses the cropped/dewarped image instead of the original so the overlay
shows the correctly oriented page. 5 steps instead of 2.
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New 2-step mode (Upload → PaddleOCR+Overlay) alongside the existing
7-step pipeline. Backend endpoint runs PaddleOCR on the original image
and clusters words into rows/cells directly. Frontend adds a mode
toggle and PaddleDirectStep component.
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PaddleOCR returns "badge[bxd3]" without space, but the IPA fixer
produces "badge [bˈædʒ]" with space, creating a token count mismatch
between cell.text and word_boxes. Now also split at "[" boundaries
so each IPA bracket gets its own sub-box.
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PaddleOCR returns phrase-level bounding boxes (e.g. "competition
[kompa'tifn]" as one box) but the overlay slide mechanism expects
one box per word for accurate positioning. Multi-word boxes are now
split proportionally by character count with small gaps between words.
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words_first was storing word_boxes in percent coordinates while
cv_cell_grid.py uses absolute pixel coordinates. The overlay slide
mechanism divides by imgW to get percentages, so percent-in-percent
caused positions near zero. Now both grid builders use the same format.
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Bilder > 1500px werden vor dem Upload verkleinert. Koordinaten
werden zurueckskaliert. JPEG statt PNG fuer schnelleren Upload.
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PaddleOCR als neue engine=paddle Option in der OCR-Pipeline.
Microservice auf Hetzner (paddleocr-service/), async HTTP-Client
(paddleocr_remote.py), Frontend-Dropdown, automatisch words_first.
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_has_ipa_gap() prüft ob Tesseract eine IPA-Klammer übersehen hat anhand
des physischen Abstands zwischen Headword und nächstem Wort. Ohne Gap
(z.B. "be good at sth.", "Focus on language") wird kein IPA eingefügt.
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_insert_missing_ipa ueberspringe Texte mit >6 Woertern oder Klammern.
Neue _insert_headword_ipa fuer column_text: prueft nur das erste Wort
der Zeile, unabhaengig von Textlaenge oder vorhandenen Klammern.
Ausserdem _sync_word_boxes_after_ipa_insert gefixt: Token-Vergleich
nutzt jetzt paralleles Durchlaufen statt zip (verschobene Positionen).
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Fuer column_text werden fehlende IPA-Lautschriften (challenge, profit,
film, badge) wieder eingefuegt, aber gleichzeitig eine synthetische
word_box erzeugt, damit die 1:1 Token-zu-Box Zuordnung im Overlay
erhalten bleibt.
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_strip_orphan_bracket entfernte deutsche Bedeutungsangaben in Klammern,
weil sie weder als Grammar-Partikel noch als IPA erkannt wurden.
Fix: Klammerinhalte mit echten Wörtern (>=4 Buchstaben) werden behalten.
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word_boxes wurden nur im Cell-Crop-Pfad (narrow columns) gesetzt,
aber nicht im Full-Page Word-Assignment-Pfad (broad columns).
Jetzt werden die Tesseract-Wort-Koordinaten in beiden Pfaden gespeichert.
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Backend: _ocr_cell_crop speichert jetzt word_boxes mit exakten
Tesseract/RapidOCR Wort-Koordinaten (left, top, width, height)
im Cell-Ergebnis. Absolute Bildkoordinaten, bereits zurueckgemappt.
Frontend: Slide-Hook nutzt word_boxes direkt wenn vorhanden —
jedes Wort wird exakt an seiner OCR-Position platziert. Kein
Pixel-Scanning noetig. Fallback auf alten Slide wenn keine Boxes.
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fix_cell_phonetics() ersetzt fehlerhafte IPA-Klammern UND fuegt fehlende
Lautschrift fuer englische Woerter ein (z.B. badge, film, challenge, profit).
Wird auf alle Zellen mit col_type column_en/column_text angewandt.
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NameError behoben: skip_heal_gaps war nicht im Scope der
_word_batch_stream_generator Funktion.
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_heal_row_gaps verschiebt Zell-Positionen nach Entfernung von Artefakt-Zeilen,
was im Overlay zu sichtbarem Versatz fuehrt (z.B. 23px bei "badge").
Neuer skip_heal_gaps Parameter in build_cell_grid_v2 und words-Endpoint
behaelt die exakten Zeilen-Positionen bei.
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Seiten mit Info-Boxen (andere Zeilenhoehe) fuehren dazu, dass _regularize_row_grid
die Zeilenpositionen verzerrt. Neuer skip_regularize Parameter nutzt stattdessen
die gap-basierten Zeilen, die der tatsaechlichen Seitengeometrie folgen.
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Wenn column_result fehlt (z.B. OCR Overlay Pipeline), wird automatisch
eine einzelne ganzseitige Pseudo-Spalte erzeugt statt einen Fehler zu werfen.
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- detect_rows: Content-Strips nutzen jetzt box_ranges_inner (geschrumpft
um border_thickness, min 5px) statt der vollen Box-Range
- detect_words: _row_in_box Filter nutzt ebenfalls inner Range
- Dadurch wird die letzte Zeile oberhalb einer Box nicht mehr
faelschlicherweise der Box zugeordnet und ausgeschlossen
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_cells_to_vocab_entries wurde nur bei is_vocab (column_en/column_de)
aufgerufen. Fuer Sub-Sessions mit column_text wurden keine Eintraege
erzeugt, daher blieb die Korrektur-Tabelle leer.
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_cells_to_vocab_entries kannte column_text nicht, daher wurden
keine Eintraege erzeugt. Jetzt mappt column_text -> 'text' Feld.
Frontend: column_text in FIELD_LABELS/COL_TYPE_TO_FIELD/COL_TYPE_COLOR.
Label: "Tabelle" statt "Vokabeltabelle" fuer Sub-Sessions.
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_is_noise_tail_token() stuft rein nicht-alphabetische Tokens wie
€0.50, £1, €2.50 als OCR-Noise ein und entfernt sie. Zusaetzlich
zerstoert ' '.join(tokens) das proportionale Spacing.
Fuer Single-Column Sub-Sessions wird _clean_cell_text uebersprungen.
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Zeigt low-confidence Woerter (conf<30) und Zellinhalte pro Zeile,
um fehlende Euro/Pfund-Betraege zu diagnostizieren.
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Gap-basierte Erkennung findet bei kleinen Box-Bildern zu wenige Gaps
und mergt Zeilen (7 raw gaps -> 4 validated -> nur 3 rows statt 6).
Sub-Sessions nutzen jetzt direkt _build_rows_from_word_grouping(),
das Woerter nach Y-Position clustert — robuster fuer komplexe Box-Layouts.
Zusaetzlich: alle zones=None Crashes gefixt (replace_all .get("zones") or []).
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column_result.get("zones", []) gibt None zurueck wenn der Key mit
Wert None existiert. Geaendert zu .get("zones") or [].
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Bisher wurden _word_dicts, _inv und _content_bounds fuer Sub-Sessions
nicht gecacht, sodass detect_rows auf detect_column_geometry() zurueckfiel.
Das konnte bei kleinen Box-Bildern mit <5 Woertern fehlschlagen.
Jetzt laeuft Tesseract + Binarisierung direkt im Pseudo-Spalten-Block,
und die Intermediates werden gecacht. Zusaetzlich ausfuehrliche Kommentare
zur Zeilenerkennung (detect_row_geometry, _regularize_row_grid).
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Sub-Sessions ueberspringen Spaltenerkennung und nutzen stattdessen eine
Pseudo-Spalte ueber die volle Breite. Text wird mit proportionalem
Spacing aus Wort-Positionen rekonstruiert, um raeumliches Layout zu erhalten.
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Alle Bild-Endpoints (cropped, columns-overlay, rows-overlay,
words-overlay) suchten nur nach cropped/dewarped. Sub-Sessions haben
nur ein original-Bild. Neue Hilfsfunktion _get_base_image_png() mit
Fallback-Kette: cropped > dewarped > original.
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Spalten-/Zeilen-/Woerter-Erkennung suchen nach cropped_bgr oder
dewarped_bgr. Bei Sub-Sessions existiert nur original_bgr (der
Box-Ausschnitt). Jetzt wird original_bgr automatisch als cropped_bgr
gesetzt, sowohl im Cache-Aufbau als auch bei der Erstellung.
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- Rote semi-transparente Box-Markierung in allen Overlays (Spalten, Zeilen, Woerter)
- Zeilenerkennung: Combined-Image-Ansatz schliesst Box-Bereiche aus
- Woerter-Erkennung: Zeilen innerhalb von Box-Zonen werden gefiltert
- Sub-Sessions: parent_session_id/box_index in DB-Schema
- POST /sessions/{id}/create-box-sessions erstellt Sub-Sessions aus Box-Regionen
- Session-Info zeigt Sub-Sessions bzw. Parent-Verknuepfung
- Sessions-Liste blendet Sub-Sessions per Default aus
- Rekonstruktion: Fabric-JSON merged Sub-Session-Zellen an Box-Positionen
- Save-Reconstruction routet box{N}_* Updates an Sub-Sessions
- GET /sessions/{id}/vocab-entries/merged fuer zusammengefuehrte Eintraege
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Content-Streifen oberhalb/unterhalb von Boxen werden zu einem Bild zusammengefügt,
Spaltenerkennung läuft einmal auf dem kombinierten Bild. Entfernt Step 5c
(suspicion-based gap alignment), da der neue Ansatz das Problem an der Wurzel löst.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Vorher wurden alle internen Gaps geprueft, was echte Spaltentrennungen
(EN→DE) faelschlicherweise entfernte. Jetzt werden nur Gaps geprueft,
die eine unverhaeltnismaessig breite rechte Spalte erzeugen wuerden
(>2x Median-Spaltenbreite). Schwelle auf 15% gesenkt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
