When a cell has colored words (red !, blue phonetics), render each
word as a separate span with its own color instead of coloring the
entire input text with the first non-black color found.
Switches to editable input on cell selection (click).
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Add cv_graphic_detect.py for detecting non-text visual elements (arrows,
circles, lines, exclamation marks, icons, illustrations). Draw detected
graphics on structure overlay image and display them in the frontend
StepStructureDetection component with shape counts and individual listings.
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New pipeline step between Crop and Columns that visualizes detected
document structure: boxes (line-based + shading), page zones, and
color regions. Shows original image on the left, annotated overlay
on the right.
Backend: POST /detect-structure endpoint + /image/structure-overlay
Frontend: StepStructureDetection component with zone/box/color details
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- Add color/color_name/recovered fields to OcrWordBox type
- GridTable: show colored text + left-edge color indicator strip
- GridEditor: show color stats and recovered count in summary bar
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Backend: new grid_editor_api.py with build-grid endpoint that detects
bordered boxes, splits page into zones, clusters columns/rows per zone
from Kombi word positions. New DB column grid_editor_result JSONB.
Frontend: GridEditor component with editable HTML tables per zone,
column bold toggle, header row toggle, undo/redo, keyboard navigation
(Tab/Enter/Arrow), image overlay verification, and save/load.
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Since ocr_region_paddle() now runs RapidOCR locally (same PP-OCRv5 models),
the "PaddleOCR (Hetzner)" labels were misleading. Renamed to "PP-OCRv5 (lokal)".
Removed the Kombi-Vergleich tab since both sides would produce identical results.
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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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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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The slide positioning hook was re-matching cell.text tokens against
word_boxes via fuzzy text similarity, which broke positioning for
special characters (!, bullet points, IPA). Now uses word_box
coordinates directly — exact OCR positions without re-interpretation.
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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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Replace sequential 1:1 token-to-box mapping with fuzzy text matching.
Each token from cell.text finds its best matching word_box by text
similarity (normalized prefix match + substring bonus). Handles:
- Reordered boxes (different sort between text and boxes)
- IPA corrections changing token boundaries
- Token/box count mismatches
Unmatched tokens get interpolated positions from matched neighbors.
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When engine=paddle is selected, the backend overrides grid_method to
words_first and returns plain JSON (no SSE streaming). The frontend
was not aware of this override — it sent stream=true and tried to parse
SSE events from a JSON response, resulting in "Keine Daten".
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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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TEXT kommt aus cell.text (bereinigt, IPA-korrigiert).
POSITIONEN kommen aus word_boxes (exakte OCR-Koordinaten).
Tokens werden 1:1 in Leserichtung zugeordnet.
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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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Gruppen-Sliding schob nicht weit genug nach rechts. Zurueck zum
Original-Einzelwort-Slide, aber mit den Fixes:
- fontRatio=1.0 (konsistente Schriftgroesse wie Fallback)
- Token-Breiten aus medianCh * 0.7 / refFontSize (statt totalInk)
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Vorher: split(/\s+/) zerlegte alles in Einzelwoerter, verlor die
Spaltenstruktur (3+ Spaces zwischen Gruppen). Woerter stauten sich links.
Jetzt: split(/\s{3,}/) erhält Gruppen wie im Cluster-Modus. Jede Gruppe
wird als Einheit von links nach rechts geschoben bis Tinte gefunden.
Breite = max(gemessene Textbreite, tatsaechliche Tintenbreite).
fontRatio=1.0, kein Wort geht verloren.
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fontRatio war 0.65 (35% kleiner als Fallback-Rendering). Jetzt 1.0
wie beim Fallback. Token-Breiten berechnet aus measureText skaliert
auf die tatsaechlich gerenderte Schriftgroesse (medianCh * 0.7).
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Schriftgroesse wird jetzt GLOBAL aus der medianen Zellhoehe berechnet
(65% der Zellhoehe als Ziel-Font). Alle Tokens bekommen dieselbe
konsistente Groesse. Die Slide-Logik bestimmt nur noch die x-Position.
Vorher: Scale pro Zelle aus Ink-Span/Textbreite -> inkonsistente Groessen.
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totalInk zaehlte nur dunkle Pixel-Spalten (Striche), ignorierte
Luecken zwischen Buchstaben. Scale war dadurch viel zu klein,
Schrift unlesbar. Jetzt wird der Ink-Span (erstes bis letztes
dunkles Pixel) als Referenz fuer die Textbreite verwendet.
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Neuer Hook useSlideWordPositions: Schiebt alle erkannten Woerter von links
nach rechts ueber die Pixel-Projektion bis jedes Wort auf seiner Tinte
einrastet. Kein Wort geht verloren, keine Cluster-Matching-Regeln noetig.
Toggle-Button (Slide/Cluster) in der Overlay-Toolbar zum Umschalten.
Bestehender Cluster-Algorithmus bleibt als Alternative erhalten.
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Zwei wesentliche Verbesserungen:
1. Multi-group: Gruppen werden per Best-Fit-Breite den Clustern
zugeordnet statt naiv links-nach-rechts. Damit wird z.B.
"Kokosnuss" dem DE-Spalten-Cluster zugeordnet statt dem
breiteren Box-Cluster.
2. Single-group Fallback: verwendet den BREITESTEN Cluster statt
first-to-last Span. Verhindert dass Streupixel von benachbarten
Seitenbereichen den Text nach links ziehen.
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Box-Rahmen werden vom OCR als einzelne Symbole wie "|" oder ">"
erkannt und als eigene Text-Gruppen behandelt. Das verfaelscht die
Cluster-Zuordnung weil diese Artefakte entweder keinen eigenen
Cluster erzeugen oder den falschen Cluster zugewiesen bekommen.
Fix: Gruppen mit max 2 Zeichen ohne Buchstaben/Ziffern werden mit
der benachbarten Gruppe zusammengefuehrt bevor die Cluster-Zuordnung
laeuft.
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Wenn mehr Pixel-Cluster als Text-Gruppen existieren (z.B. wegen
Box-Rahmenlinien), werden jetzt die N breitesten Cluster ausgewaehlt
statt naiv clusters[i]→groups[i] zuzuordnen. Text-Cluster sind
breiter als Rahmenlinien-Cluster.
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Vorher: wenn Text mehr Wort-Gruppen hatte als Pixel-Cluster gefunden
wurden (z.B. bei Box-Rahmen die Cluster zusammenmergen), wurde die
Zelle komplett uebersprungen → Fallback bei x=0%.
Jetzt: Fallback auf Single-Span Positionierung (first→last Cluster)
statt Skip. Damit wird der Text immer korrekt horizontal platziert.
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1. Schriftgroesse basiert jetzt auf Median-Zeilenhoehe statt
individueller Zellhoehe — keine Groessensprunge in Box-Bereichen
2. Sehr schmale Pixel-Cluster (< 0.5% Zellbreite) werden gefiltert,
damit Box-Rahmen nicht als Textposition erkannt werden
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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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Statt Side-by-Side wird der erkannte Text jetzt direkt ueber das
Originalbild gelegt. Textfarbe (rot/blau/schwarz) und Deckkraft
per Slider einstellbar fuer einfache visuelle Fehlersuche.
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Das cropped image ist bereits orientierungskorrigiert. Die zusaetzliche
180°-Rotation ueber imageRotation drehte das Bild falsch herum.
imageRotation wird weiter fuer Pixel-Matching genutzt, aber nicht mehr
fuer die Bildanzeige.
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Euro/Badge-Zeilen hatten ihren Center innerhalb der Box-Zone, weshalb
das Clamping nicht griff. Jetzt wird anhand der Box-Mitte entschieden
ob eine Zelle nach oben (clamp height) oder unten (push y) gehoert.
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boxZonesPct useMemo war nach bedingten Returns platziert, was gegen
Reacts Rules of Hooks verstoesst und einen Client-Side Crash ausloest.
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Zellen oberhalb der Box werden in der Hoehe begrenzt, Zellen unterhalb
werden nach unten verschoben. Sub-Session-Zellen bleiben unveraendert.
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- usePixelWordPositions: neuer rotation-Parameter (0 | 180)
- Bei 180°: Bild auf Canvas rotiert, Zell-Koordinaten transformiert,
Cluster-Positionen zurueck-gespiegelt
- StepReconstruction: 180°-Toggle-Button in Overlay-Toolbar
- Default 180° bei Parent-Sessions mit Boxen
- Linkes Originalbild wird ebenfalls CSS-rotiert
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- usePixelWordPositions Hook extrahiert (shared zwischen StepLlmReview und StepReconstruction)
- StepReconstruction: neuer Overlay-Modus mit 50/50 Layout (Original + Rekonstruktion)
- Sub-Session-Zellen werden in Parent-Koordinaten konvertiert und zusammengefuehrt
- Spalten-/Zeilenlinien und Box-Zone-Markierung aus column_result/row_result
- Schriftgroesse-Slider und Bold-Toggle fuer Overlay
- StepLlmReview: ~140 Zeilen Pixel-Analyse durch Hook ersetzt
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Alle Wortgruppen bekommen die gleiche fontRatio (gerundet auf 0.02),
basierend auf der haeufigsten berechneten Groesse. Ueberschriften
und Fliesstext haben damit einheitliche Schriftgroesse.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Analysiert Schwarzpixel-Verteilung auf dem Originalbild per Canvas.
Findet Wort-Cluster pro Zeile und positioniert erkannte Textgruppen
an den exakten Pixel-Positionen. Monospace-Font zurueck auf Sans-Serif.
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column_text Zellen enthalten proportionale Leerzeichen zur Ausrichtung.
Mit Monospace-Font stehen Waehrungswerte korrekt untereinander.
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Alle Zellen einer Spalte bekommen die gleiche x-Position (Median)
damit Werte vertikal korrekt untereinander stehen.
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Neuer Overlay-Modus zeigt OCR-Text per bbox_pct ueber weissem
Hintergrund neben dem Originalbild. Steuerelemente fuer Schriftgroesse,
Einrueckung und Bold. Inline-Editing per contentEditable.
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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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