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CI / go-lint (push) Has been skipped
CI / python-lint (push) Has been skipped
CI / nodejs-lint (push) Has been skipped
CI / test-go-school (push) Successful in 28s
CI / test-go-edu-search (push) Successful in 26s
CI / test-python-klausur (push) Failing after 1m46s
CI / test-python-agent-core (push) Successful in 16s
CI / test-nodejs-website (push) Successful in 16s
## Improvement 2: VLM-basierter Dewarp
- Neuer Query-Parameter `method` für POST /sessions/{id}/dewarp
Optionen: ensemble (default) | vlm | cv
- `_detect_shear_with_vlm()`: fragt qwen2.5vl:32b per Ollama nach
dem Scherwinkel — gibt Zahlenwert + Konfidenz zurück
- `os`, `Query` zu ocr_pipeline_api.py Imports hinzugefügt
- `_apply_shear` aus cv_vocab_pipeline importiert
## Improvement 4: 3-Methoden Ensemble-Dewarp
- `_detect_shear_by_projection()`: Varianz-Sweep ±3° / 0.25°-Schritte
auf horizontalen Text-Zeilen-Projektionen (~30ms)
- `_detect_shear_by_hough()`: Gewichteter Median über HoughLinesP
auf Tabellen-Linien, Vorzeichen-Inversion (~20ms)
- `_ensemble_shear()`: Kombiniert alle 3 Methoden (conf >= 0.3),
Ausreißer-Filter bei >1° Abweichung, Bonus bei Agreement <0.5°
- `dewarp_image()` nutzt jetzt alle 3 Methoden parallel,
`use_ensemble: bool = True` für Rückwärtskompatibilität
- auto_dewarp Response enthält jetzt `detections`-Array
## Improvement 3: Vollautomatik-Endpoint
- POST /sessions/{id}/run-auto mit RunAutoRequest:
from_step (1-6), ocr_engine, pronunciation,
skip_llm_review, dewarp_method
- SSE-Streaming für alle 5+1 Schritte (deskew→dewarp→columns→rows→words→llm-review)
- Jeder Schritt: start / done / skipped / error Events
- Abschluss-Event: {steps_run, steps_skipped}
- LLM-Review-Fehler sind nicht-fatal (Pipeline läuft weiter)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>