970ec1f548
- Schritte 6–8 jetzt vollständig dokumentiert (nicht mehr "Geplant") - Step 3: Full-Width-Scan, Phantom-Filter-Detail - Step 4: Artefakt-Zeilen, Gap-Healing - Step 6: Spell Checker, Char Confusion (_fix_character_confusion), SSE-Protokoll, Env-Vars (REVIEW_ENGINE, OLLAMA_REVIEW_*) - Step 7: Rekonstruktions-Canvas, leere Zellen editierbar - Dependencies-Tabelle mit pyspellchecker als neue Dependency - Änderungshistorie mit allen 2026-03-03 Commits Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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18 KiB
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# OCR Pipeline - Schrittweise Seitenrekonstruktion
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**Version:** 2.0.0
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**Status:** Produktiv (Schritte 1–8 implementiert)
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**URL:** https://macmini:3002/ai/ocr-pipeline
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## Uebersicht
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Die OCR Pipeline zerlegt den OCR-Prozess in **8 einzelne Schritte**, um eingescannte Vokabelseiten
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aus mehrspaltig gedruckten Schulbuechern Wort fuer Wort zu rekonstruieren.
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Jeder Schritt kann individuell geprueft, korrigiert und mit Ground-Truth-Daten versehen werden.
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**Ziel:** 10 Vokabelseiten fehlerfrei rekonstruieren.
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### Pipeline-Schritte
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| Schritt | Name | Beschreibung | Status |
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|---------|------|--------------|--------|
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| 1 | Begradigung (Deskew) | Scan begradigen (Hough Lines + Word Alignment) | Implementiert |
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| 2 | Entzerrung (Dewarp) | Buchwoelbung entzerren (Vertikalkanten-Analyse) | Implementiert |
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| 3 | Spaltenerkennung | Unsichtbare Spalten finden (Projektionsprofile + Wortvalidierung) | Implementiert |
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| 4 | Zeilenerkennung | Horizontale Zeilen + Kopf-/Fusszeilen-Klassifikation + Luecken-Heilung | Implementiert |
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| 5 | Worterkennung | Grid aus Spalten x Zeilen, OCR pro Zelle, Post-Processing | Implementiert |
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| 6 | Korrektur | Zeichenverwirrung + regel-basierte Rechtschreibkorrektur (SSE-Stream) | Implementiert |
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| 7 | Rekonstruktion | Interaktive Zellenbearbeitung auf Bildhintergrund | Implementiert |
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| 8 | Validierung | Ground-Truth-Vergleich und Qualitaetspruefung | Implementiert |
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## Architektur
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```
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Admin-Lehrer (Next.js) klausur-service (FastAPI :8086)
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┌────────────────────┐ ┌─────────────────────────────┐
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│ /ai/ocr-pipeline │ │ /api/v1/ocr-pipeline/ │
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│ │ REST │ │
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│ PipelineStepper │◄────────►│ Sessions CRUD │
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│ StepDeskew │ │ Image Serving │
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│ StepDewarp │ SSE │ Deskew/Dewarp/Columns/Rows │
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│ StepColumnDetection│◄────────►│ Word Recognition │
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│ StepRowDetection │ │ Correction (Spell-Checker) │
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│ StepWordRecognition│ │ Reconstruction │
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│ StepLlmReview │ │ Ground Truth │
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│ StepReconstruction │ └─────────────────────────────┘
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│ StepGroundTruth │ │
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└────────────────────┘ ▼
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┌─────────────────────┐
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│ PostgreSQL │
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│ ocr_pipeline_sessions│
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│ (Images + JSONB) │
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└─────────────────────┘
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```
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### Dateistruktur
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```
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klausur-service/backend/
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├── ocr_pipeline_api.py # FastAPI Router (alle Endpoints)
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├── ocr_pipeline_session_store.py # PostgreSQL Persistence
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├── cv_vocab_pipeline.py # Computer Vision + NLP Algorithmen
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└── migrations/
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├── 002_ocr_pipeline_sessions.sql # Basis-Schema
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├── 003_add_row_result.sql # Row-Result Spalte
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└── 004_add_word_result.sql # Word-Result Spalte
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admin-lehrer/
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├── app/(admin)/ai/ocr-pipeline/
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│ ├── page.tsx # Haupt-Page mit Session-Management
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│ └── types.ts # TypeScript Interfaces
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└── components/ocr-pipeline/
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├── PipelineStepper.tsx # Fortschritts-Stepper
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├── StepDeskew.tsx # Schritt 1: Begradigung
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├── StepDewarp.tsx # Schritt 2: Entzerrung
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├── StepColumnDetection.tsx # Schritt 3: Spaltenerkennung
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├── StepRowDetection.tsx # Schritt 4: Zeilenerkennung
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├── StepWordRecognition.tsx # Schritt 5: Worterkennung
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├── StepLlmReview.tsx # Schritt 6: Korrektur (SSE-Stream)
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├── StepReconstruction.tsx # Schritt 7: Rekonstruktion (Canvas)
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||
└── StepGroundTruth.tsx # Schritt 8: Validierung
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```
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## API-Referenz
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Alle Endpoints unter `/api/v1/ocr-pipeline/`.
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### Sessions
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions` | Neue Session erstellen (Bild hochladen) |
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| `GET` | `/sessions` | Alle Sessions auflisten |
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| `GET` | `/sessions/{id}` | Session-Info mit allen Step-Results |
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| `PUT` | `/sessions/{id}` | Session umbenennen |
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| `DELETE` | `/sessions/{id}` | Session loeschen |
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### Bilder
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `GET` | `/sessions/{id}/image/original` | Originalbild |
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| `GET` | `/sessions/{id}/image/deskewed` | Begradigtes Bild |
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| `GET` | `/sessions/{id}/image/dewarped` | Entzerrtes Bild |
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| `GET` | `/sessions/{id}/image/binarized` | Binarisiertes Bild |
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||
| `GET` | `/sessions/{id}/image/columns-overlay` | Spalten-Overlay |
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||
| `GET` | `/sessions/{id}/image/rows-overlay` | Zeilen-Overlay |
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| `GET` | `/sessions/{id}/image/words-overlay` | Wort-Grid-Overlay |
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### Schritt 1: Begradigung
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/deskew` | Automatische Begradigung |
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| `POST` | `/sessions/{id}/deskew/manual` | Manuelle Winkelkorrektur |
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| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/deskew` | Ground Truth speichern |
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### Schritt 2: Entzerrung
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/dewarp` | Automatische Entzerrung |
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| `POST` | `/sessions/{id}/dewarp/manual` | Manueller Scherbungswinkel |
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| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/dewarp` | Ground Truth speichern |
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### Schritt 3: Spalten
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/columns` | Automatische Spaltenerkennung |
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| `POST` | `/sessions/{id}/columns/manual` | Manuelle Spalten-Definition |
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| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/columns` | Ground Truth speichern |
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### Schritt 4: Zeilen
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/rows` | Automatische Zeilenerkennung |
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| `POST` | `/sessions/{id}/rows/manual` | Manuelle Zeilen-Definition |
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| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/rows` | Ground Truth speichern |
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| `GET` | `/sessions/{id}/ground-truth/rows` | Ground Truth abrufen |
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### Schritt 5: Worterkennung
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/words` | Wort-Grid aus Spalten x Zeilen erstellen |
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| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/words` | Ground Truth speichern |
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||
| `GET` | `/sessions/{id}/ground-truth/words` | Ground Truth abrufen |
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### Schritt 6: Korrektur
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/llm-review?stream=true` | SSE-Stream Korrektur starten |
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||
| `POST` | `/sessions/{id}/llm-review/apply` | Ausgewaehlte Korrekturen speichern |
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### Schritt 7: Rekonstruktion
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/reconstruction` | Zellaenderungen speichern |
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---
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## Schritt 3: Spaltenerkennung (Detail)
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### Algorithmus: `detect_column_geometry()`
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Zweistufige Erkennung: vertikale Projektionsprofile finden Luecken, Wort-Bounding-Boxes validieren.
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```
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Bild → Binarisierung → Vertikalprofil → Lueckenerkennung → Wort-Validierung → ColumnGeometry
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```
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**Wichtige Implementierungsdetails:**
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- **Initialer Tesseract-Scan:** Laeuft auf der vollen Bildbreite `[left_x : w]` (nicht nur bis zur Content-Grenze `right_x`), damit Woerter am rechten Rand der letzten Spalte nicht uebersehen werden.
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- **Letzte Spalte:** Wird immer bis zur vollen Bildbreite `w` ausgedehnt, nicht nur bis zur erkannten Content-Grenze.
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||
- **Phantom-Spalten-Filter (Step 9):** Spalten mit Breite < 3 % der Content-Breite UND < 3 Woerter werden als Artefakte entfernt; die angrenzenden Spalten schliessen die Luecke.
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- **Spaltenzuweisung:** Woerter werden anhand des groessten horizontalen Ueberlappungsbereichs einer Spalte zugeordnet.
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### Konfigurierbare Parameter
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```python
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# Mindestbreite fuer echte Spalten (automatisch: max(20px, 3% content_w))
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||
min_real_col_w = max(20, int(content_w * 0.03))
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```
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---
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## Schritt 4: Zeilenerkennung (Detail)
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### Algorithmus: `detect_row_geometry()`
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Horizontale Projektionsprofile finden Zeilen-Luecken; word-level Validierung verhindert Fehlschnitte.
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**Zusaetzliche Post-Processing-Schritte:**
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1. **Artefakt-Zeilen entfernen** (`_is_artifact_row`):
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Zeilen, in denen alle erkannten Tokens nur 1 Zeichen lang sind (Scan-Schatten, leere Zeilen),
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werden als Artefakte klassifiziert und aus dem Grid entfernt.
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||
2. **Luecken-Heilung** (`_heal_row_gaps`):
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||
Nach dem Entfernen leerer/Artefakt-Zeilen werden die verbleibenden Zeilen auf die Mitte
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der entstehenden Luecke ausgedehnt, damit kein Zeileninhalt durch schrumpfende Grenzen
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abgeschnitten wird.
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```python
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def _is_artifact_row(row: RowGeometry) -> bool:
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||
"""Zeile ist Artefakt wenn alle Tokens <= 1 Zeichen."""
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if row.word_count == 0: return True
|
||
return all(len(w.get('text','').strip()) <= 1 for w in row.words)
|
||
|
||
def _heal_row_gaps(rows, top_bound, bottom_bound):
|
||
"""Verbleibende Zeilen auf Mitte der Luecken ausdehnen."""
|
||
...
|
||
```
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---
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## Schritt 5: Worterkennung (Detail)
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### Algorithmus: `build_cell_grid()`
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Schritt 5 nutzt die Ergebnisse von Schritt 3 (Spalten) und Schritt 4 (Zeilen), um ein Grid
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zu erstellen und jede Zelle per OCR auszulesen.
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```
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||
Spalten (Step 3): column_en | column_de | column_example
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───────────┼─────────────┼────────────────
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Zeilen (Step 4): R0 │ hello │ hallo │ Hello, World!
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||
R1 │ world │ Welt │ The whole world
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||
R2 │ book │ Buch │ Read a book
|
||
───────────┼─────────────┼────────────────
|
||
```
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||
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**Ablauf:**
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1. **Initialer Scan:** Ganzes Bild einmal per Tesseract/RapidOCR → alle Wort-Bboxes
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2. **Zuweisung:** Jedes Wort der Spalte mit groesstem horizontalem Ueberlapp zuordnen
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3. **Zell-OCR Fallback:** Leere Zellen bekommen eigenen Crop + erneuten OCR-Aufruf (PSM 6/7)
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||
4. **Batch-Spalten-OCR:** Bei vielen leeren Zellen in einer Spalte: gesamte Spalte einmal OCR-en
|
||
5. **Post-Processing:** Continuation-Rows zusammenfuehren, Lautschrift erkennen, Komma-Eintraege splitten
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### Post-Processing Pipeline (in `build_vocab_pipeline_streaming`)
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| # | Schritt | Funktion | Beschreibung |
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|---|---------|----------|--------------|
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| 0a | Lautschrift-Fortsetzung | `_merge_phonetic_continuation_rows` | IPA-only Folgezeilen zusammenfuehren |
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| 0b | Zeilen-Fortsetzung | `_merge_continuation_rows` | Zeilen mit Kleinbuchstaben-Anfang zusammenfuehren |
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| 2 | Lautschrift-Fix | `_fix_phonetic_brackets` | OCR-Lautschrift mit Woerterbuch-IPA ersetzen |
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| 3 | Komma-Split | `_split_comma_entries` | `break, broke, broken` → 3 Eintraege |
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||
| 4 | Beispielsaetze | `_attach_example_sentences` | Beispielsatz-Zeilen an vorangehenden Eintrag haengen |
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||
!!! info "Zeichenkorrektur in Schritt 6"
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||
Die Zeichenverwirrungskorrektur (`|` → `I`, `1` → `I`, `8` → `B`) laeuft **nicht** in
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Schritt 5, sondern als erstes in Schritt 6 (Korrektur), damit die Aenderungen im UI
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sichtbar und rueckgaengig machbar sind.
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## Schritt 6: Korrektur (Detail)
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### Korrektur-Engine
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Schritt 6 kombiniert zwei Korrektur-Stufen, beide als SSE-Stream:
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**Stufe 1 — Zeichenverwirrungskorrektur** (`_fix_character_confusion`):
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| OCR-Fehler | Korrektur | Regel |
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|------------|-----------|-------|
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||
| `\|ch` | `Ich` | `\|` am Wortanfang vor Kleinbuchstaben → `I` |
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| `\| want` | `I want` | Alleinstehendes `\|` → `I` |
|
||
| `8en` | `Ben` | `8` am Wortanfang vor `en` → `B` |
|
||
| `1 want` | `I want` | Alleinstehendes `1` → `I` (NICHT vor `.` oder `,`) |
|
||
| `1. Kreuz` | unveraendert | `1.` = Listennummer, wird **nicht** korrigiert |
|
||
|
||
**Stufe 2 — Regel-basierte Rechtschreibkorrektur** (`spell_review_entries_streaming`):
|
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||
Nutzt `pyspellchecker` (MIT-Lizenz) mit EN+DE-Woerterbuch. Pro Token mit verdaechtigem Zeichen
|
||
(`0`, `1`, `5`, `6`, `8`, `|`) werden Kandidaten geprueft:
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```python
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||
_SPELL_SUBS = {
|
||
'0': ['O', 'o'], '1': ['l', 'I'], '5': ['S', 's'],
|
||
'6': ['G', 'g'], '8': ['B', 'b'], '|': ['I', 'l', '1'],
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
Logik: Kandidaten werden durch Woerterbuch-Lookup validiert. Strukturregel: Verdaechtiges
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||
Zeichen an Position 0 + Rest klein → erstes Substitut (z.B. `8en` → `Ben`).
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### Umgebungsvariablen
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| Variable | Default | Beschreibung |
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|----------|---------|--------------|
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| `REVIEW_ENGINE` | `spell` | Korrektur-Engine: `spell` oder `llm` |
|
||
| `OLLAMA_REVIEW_MODEL` | `qwen3:0.6b` | Ollama-Modell (nur wenn `REVIEW_ENGINE=llm`) |
|
||
| `OLLAMA_REVIEW_BATCH_SIZE` | `20` | Eintraege pro LLM-Aufruf |
|
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||
### SSE-Protokoll
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||
|
||
```
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||
POST /sessions/{id}/llm-review?stream=true
|
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|
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Events:
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||
data: {"type": "meta", "total_entries": 96, "to_review": 80, "skipped": 16, "model": "spell"}
|
||
data: {"type": "batch", "changes": [...], "entries_reviewed": [0,1,2,...], "progress": {...}}
|
||
data: {"type": "complete", "duration_ms": 234}
|
||
data: {"type": "error", "detail": "..."}
|
||
|
||
Change-Format:
|
||
{"row_index": 5, "field": "english", "old": "| want", "new": "I want"}
|
||
```
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||
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||
---
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|
||
## Schritt 7: Rekonstruktion (Detail)
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||
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||
Interaktiver Canvas-Editor: Das entzerrte Originalbild wird mit 30 % Opazitaet als Hintergrund
|
||
angezeigt, alle Grid-Zellen (auch leere!) werden als editierbare Textfelder darueber gelegt.
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||
**Features:**
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- Alle Zellen editierbar — auch leere Zellen (kein Filter mehr)
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- Farbkodierung nach Spaltentyp (Blau=EN, Gruen=DE, Orange=Beispiel)
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||
- Leere Pflichtfelder (EN/DE) rot gestrichelt markiert
|
||
- Undo/Redo (Ctrl+Z / Ctrl+Shift+Z)
|
||
- Tab-Navigation durch alle Zellen (inkl. leerer)
|
||
- Zoom 50–200 %
|
||
- Per-Zell-Reset-Button bei geaenderten Zellen
|
||
|
||
```
|
||
POST /sessions/{id}/reconstruction
|
||
Body: {"cells": [{"cell_id": "r5_c2", "text": "corrected text"}]}
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Datenbank-Schema
|
||
|
||
```sql
|
||
CREATE TABLE ocr_pipeline_sessions (
|
||
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
|
||
name VARCHAR(255),
|
||
filename VARCHAR(255),
|
||
status VARCHAR(50) DEFAULT 'active',
|
||
current_step INT DEFAULT 1,
|
||
|
||
-- Bilder (BYTEA)
|
||
original_png BYTEA,
|
||
deskewed_png BYTEA,
|
||
binarized_png BYTEA,
|
||
dewarped_png BYTEA,
|
||
|
||
-- Step-Results (JSONB)
|
||
deskew_result JSONB,
|
||
dewarp_result JSONB,
|
||
column_result JSONB,
|
||
row_result JSONB,
|
||
word_result JSONB, -- enthaelt vocab_entries, cells, llm_review
|
||
|
||
-- Ground Truth + Meta
|
||
ground_truth JSONB,
|
||
auto_shear_degrees REAL,
|
||
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
|
||
updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
`word_result` JSONB-Struktur:
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"vocab_entries": [...],
|
||
"cells": [{"cell_id": "r0_c0", "text": "hello", "bbox_pct": {...}, ...}],
|
||
"columns_used": [...],
|
||
"llm_review": {
|
||
"changes": [{"row_index": 5, "field": "english", "old": "...", "new": "..."}],
|
||
"model_used": "spell",
|
||
"duration_ms": 234
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Abhaengigkeiten
|
||
|
||
### Python (klausur-service)
|
||
|
||
| Paket | Version | Lizenz | Zweck |
|
||
|-------|---------|--------|-------|
|
||
| `pytesseract` | ≥0.3.10 | Apache-2.0 | Haupt-OCR (Schritt 3–5) |
|
||
| `opencv-python-headless` | ≥4.8.0 | Apache-2.0 | Bildverarbeitung, Projektionsprofile |
|
||
| `Pillow` | ≥10.0.0 | HPND (MIT-kompatibel) | Bildkonvertierung |
|
||
| `rapidocr` | latest | Apache-2.0 | Schnelles OCR (ARM64 via ONNX) |
|
||
| `onnxruntime` | latest | MIT | ONNX-Inferenz fuer RapidOCR |
|
||
| `pyspellchecker` | ≥0.8.1 | MIT | Regel-basierte OCR-Korrektur (Schritt 6) |
|
||
| `eng-to-ipa` | latest | MIT | IPA-Lautschrift-Lookup (Schritt 5) |
|
||
|
||
!!! info "pyspellchecker (neu seit 2026-03)"
|
||
`pyspellchecker` (MIT-Lizenz) ersetzt die LLM-basierte Korrektur als Standard-Engine.
|
||
EN+DE-Woerterbuch, ~134k Woerter. Kein Ollama notig.
|
||
Umschaltbar via `REVIEW_ENGINE=llm` fuer den LLM-Pfad.
|
||
|
||
---
|
||
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||
## Bekannte Einschraenkungen
|
||
|
||
| Problem | Ursache | Workaround |
|
||
|---------|---------|------------|
|
||
| Schraeg gedruckte Seiten | Deskew erkennt Text-Rotation, nicht Seiten-Rotation | Manueller Winkel |
|
||
| Sehr kleine Schrift (< 8pt) | Tesseract PSM 7 braucht min. Zeichengroesse | Vorher zoomen |
|
||
| Handgeschriebene Eintraege | Tesseract/RapidOCR sind fuer Druckschrift optimiert | TrOCR-Engine (geplant) |
|
||
| Mehr als 4 Spalten | Projektionsprofil kann verschmelzen | Manuelle Spalten |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Deployment
|
||
|
||
```bash
|
||
# 1. Git push
|
||
git push origin main
|
||
|
||
# 2. Mac Mini pull + build
|
||
ssh macmini "cd /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer && git pull --no-rebase origin main"
|
||
|
||
# klausur-service (Backend) — bei requirements.txt Aenderungen: klausur-base neu bauen
|
||
ssh macmini "cd /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer && \
|
||
/usr/local/bin/docker compose build klausur-service && \
|
||
/usr/local/bin/docker compose up -d klausur-service"
|
||
|
||
# admin-lehrer (Frontend)
|
||
ssh macmini "cd /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer && \
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/usr/local/bin/docker compose build admin-lehrer && \
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/usr/local/bin/docker compose up -d admin-lehrer"
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# 3. Testen unter:
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# https://macmini:3002/ai/ocr-pipeline
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```
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!!! warning "Base-Image bei neuen Python-Paketen"
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Wenn `requirements.txt` geaendert wird (z.B. neues Paket hinzugefuegt), muss zuerst
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das Base-Image neu gebaut werden:
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```bash
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ssh macmini "cd ~/Projekte/breakpilot-lehrer && \
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/usr/local/bin/docker build -f klausur-service/Dockerfile.base \
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-t klausur-base:latest klausur-service/"
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```
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## Aenderungshistorie
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| Datum | Version | Aenderung |
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| 2026-03-03 | 2.0.0 | Schritte 6–7 implementiert; Spell-Checker, Rekonstruktions-Canvas |
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| 2026-03-03 | 1.5.0 | Spaltenerkennung: volle Bildbreite fuer initialen Scan, Phantom-Filter |
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| 2026-03-03 | 1.4.0 | Zeilenerkennung: Artefakt-Zeilen entfernen + Luecken-Heilung |
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| 2026-03-03 | 1.3.0 | Zeichenkorrektur: `1.`/`\|.` Listenpraefixe werden nicht zu `I.` |
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| 2026-03-03 | 1.2.0 | LLM-Engine durch Spell-Checker ersetzt (REVIEW_ENGINE=spell) |
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| 2026-02-28 | 1.0.0 | Schritt 5 (Worterkennung) implementiert |
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| 2026-02-22 | 0.4.0 | Schritt 4 (Zeilenerkennung) implementiert |
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| 2026-02-20 | 0.3.0 | Schritt 3 (Spaltenerkennung) mit Typ-Klassifikation |
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| 2026-02-15 | 0.2.0 | Schritt 2 (Entzerrung/Dewarp) |
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| 2026-02-12 | 0.1.0 | Schritt 1 (Begradigung/Deskew) + Session-Management |
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