a6069631cc
Some checks failed
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 31s
CI / test-go-edu-search (push) Successful in 29s
CI / test-python-klausur (push) Failing after 2m7s
CI / test-python-agent-core (push) Successful in 21s
CI / test-nodejs-website (push) Successful in 21s
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. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# OCR Pipeline - Schrittweise Seitenrekonstruktion
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**Version:** 4.3.0
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**Status:** Produktiv (Schritte 1–10 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 **10 einzelne Schritte**, um eingescannte Seiten
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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 | Orientierung | 90/180/270° Drehungen von Scannern korrigieren | Implementiert |
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| 2 | Begradigung (Deskew) | Scan begradigen (Hough Lines + Word Alignment) | Implementiert |
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| 3 | Entzerrung (Dewarp) | Buchwoelbung entzerren (Vertikalkanten-Analyse) | Implementiert |
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| 4 | Zuschneiden (Crop) | Content-basierter Crop: Buchruecken-Schatten + Ink-Projektion | Implementiert |
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| 5 | Spaltenerkennung | Unsichtbare Spalten finden (Projektionsprofile + Wortvalidierung) | Implementiert |
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| 6 | Zeilenerkennung | Horizontale Zeilen + Kopf-/Fusszeilen-Klassifikation + Luecken-Heilung | Implementiert |
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| 7 | Worterkennung | Hybrid-Grid (v2) oder Words-First (bottom-up) | Implementiert |
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| 8 | Korrektur | Zeichenverwirrung + regel-basierte Rechtschreibkorrektur (SSE-Stream) | Implementiert |
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| 9 | Rekonstruktion | Interaktive Zellenbearbeitung auf Bildhintergrund (Fabric.js) | Implementiert |
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| 10 | Validierung | Ground-Truth-Vergleich und Qualitaetspruefung | Implementiert |
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!!! note "Reihenfolge-Aenderung (v4.1)"
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Crop wurde hinter Deskew/Dewarp verschoben. Das Bild ist dann bereits gerade,
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was den Content-basierten Crop deutlich zuverlaessiger macht — insbesondere
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bei Buchscans mit Ruecken-Schatten und weissem Scanner-Hintergrund.
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## Dokumenttyp-Erkennung und Pipeline-Pfade
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### Automatische Weiche: `detect_document_type()`
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Nicht jedes Dokument durchlaeuft denselben Pfad. Nach den gemeinsamen Vorverarbeitungsschritten
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(Orientierung, Deskew, Dewarp, Crop) analysiert `detect_document_type()` die Seitenstruktur
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**ohne OCR** — rein ueber Projektionsprofile und Textdichte-Analyse (< 2 Sekunden).
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```
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detect_document_type(ocr_img, img_bgr) → DocumentTypeResult
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```
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#### Entscheidungslogik
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```mermaid
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flowchart TD
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A[Bild-Input] --> B[Vertikales Projektionsprofil]
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B --> C{Interne Spalten-Gaps >= 2?}
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C -->|Ja| D{Zeilen-Gaps >= 5?}
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D -->|Ja| E["vocab_table<br/>pipeline = cell_first<br/>confidence 0.7–0.95"]
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D -->|Nein| F{Zeilen-Gaps >= 3?}
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C -->|Nein| G{Interne Spalten-Gaps >= 1?}
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G -->|Ja| F
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G -->|Nein| H["full_text<br/>pipeline = full_page<br/>skip: columns, rows"]
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F -->|Ja| I["generic_table<br/>pipeline = cell_first<br/>confidence 0.5–0.85"]
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F -->|Nein| H
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```
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| Dokumenttyp | Spalten-Gaps | Zeilen-Gaps | Pipeline | Beispiel |
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|-------------|-------------|-------------|----------|----------|
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| `vocab_table` | ≥ 2 | ≥ 5 | `cell_first` | 3-spaltige Schulbuch-Vokabeltabelle |
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| `generic_table` | ≥ 1 | ≥ 3 | `cell_first` | 2-spaltiges Glossar |
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| `full_text` | 0 | egal | `full_page` | Fliesstext, Aufsatz, Buchseite |
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### Komplett-Flussdiagramm
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ GEMEINSAME VORVERARBEITUNG (alle Dokumente) │
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│ │
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│ Schritt 1: Orientierung (90/180/270° Drehung korrigieren) │
|
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│ Schritt 2: Deskew (Hough Lines + Iterative Projektion + Ensemble) │
|
||
│ Schritt 3: Dewarp (Vertikalkanten-Drift, Ensemble Shear) │
|
||
│ Schritt 4: Crop (Content-basiert: Schatten + Ink-Projektion) │
|
||
└─────────────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
detect_document_type()
|
||
│
|
||
┌──────────────────┼──────────────────┐
|
||
▼ ▼ ▼
|
||
FULL-TEXT PFAD WORDS-FIRST PFAD CELL-FIRST PFAD
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||
(pipeline= (grid_method= (grid_method=
|
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'full_page') 'words_first') 'v2', default)
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│ │ │
|
||
Keine Spalten/ Tesseract Full-Page Spaltenerkennung
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Zeilen word_boxes detect_column_geometry()
|
||
analyze_layout_ _cluster_columns() _detect_sub_columns()
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||
by_words() _cluster_rows() expand_narrow_columns()
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||
│ _build_cells() Zeilenerkennung
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│ │ detect_row_geometry()
|
||
│ build_grid_from_ │
|
||
│ words() build_cell_grid_v2()
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│ │ │
|
||
│ │ ┌─────────┴──────────┐
|
||
│ │ ▼ ▼
|
||
│ │ Breite Spalten Schmale Spalten
|
||
│ │ (>= 15% Breite) (< 15% Breite)
|
||
│ │ Full-Page Words Cell-Crop OCR
|
||
│ │ word_lookup cell_crop_v2
|
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│ │ │ │
|
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└──────────────────┴────┴────────────────────┘
|
||
│
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||
Post-Processing Pipeline
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||
(Lautschrift, Komma-Split, etc.)
|
||
│
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||
Schritt 8: Korrektur (Spell)
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||
Schritt 9: Rekonstruktion
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||
Schritt 10: Validierung
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```
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---
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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/ │
|
||
│ │ REST │ │
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│ PipelineStepper │◄────────►│ Sessions CRUD │
|
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│ StepDeskew │ │ Image Serving │
|
||
│ StepDewarp │ SSE │ Deskew/Dewarp/Columns/Rows │
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||
│ StepColumnDetection│◄────────►│ Word Recognition │
|
||
│ StepRowDetection │ │ Correction (Spell-Checker) │
|
||
│ StepWordRecognition│ │ Reconstruction │
|
||
│ StepLlmReview │ │ Ground Truth │
|
||
│ StepReconstruction │ └─────────────────────────────┘
|
||
│ StepGroundTruth │ │
|
||
└────────────────────┘ ▼
|
||
┌─────────────────────┐
|
||
│ PostgreSQL │
|
||
│ ocr_pipeline_sessions│
|
||
│ (Images + JSONB) │
|
||
└─────────────────────┘
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```
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### Dateistruktur
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```
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klausur-service/backend/
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├── services/
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│ └── cv_vocab_pipeline.py # Computer Vision + NLP Algorithmen
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├── ocr_pipeline_api.py # FastAPI Router (Schritte 2-10)
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├── orientation_crop_api.py # FastAPI Router (Schritte 1 + 4)
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||
├── cv_box_detect.py # Box-Erkennung + Zonen-Aufteilung
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├── cv_words_first.py # Words-First Grid Builder (bottom-up)
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├── page_crop.py # Content-basierter Crop-Algorithmus
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├── ocr_pipeline_session_store.py # PostgreSQL Persistence
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├── layout_reconstruction_service.py # Fabric.js JSON + PDF/DOCX Export
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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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├── StepOrientation.tsx # Schritt 1: Orientierung
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├── StepDeskew.tsx # Schritt 2: Begradigung
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├── StepDewarp.tsx # Schritt 3: Entzerrung
|
||
├── StepCrop.tsx # Schritt 4: Zuschneiden
|
||
├── StepColumnDetection.tsx # Schritt 5: Spaltenerkennung
|
||
├── StepRowDetection.tsx # Schritt 6: Zeilenerkennung
|
||
├── StepWordRecognition.tsx # Schritt 7: Worterkennung
|
||
├── StepLlmReview.tsx # Schritt 8: Korrektur (SSE-Stream)
|
||
├── StepReconstruction.tsx # Schritt 9: Rekonstruktion (Canvas + Overlay)
|
||
├── usePixelWordPositions.ts # Shared Hook: Pixel-basierte Wortpositionierung
|
||
├── FabricReconstructionCanvas.tsx # Fabric.js Editor
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||
└── StepGroundTruth.tsx # Schritt 10: 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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| `POST` | `/sessions/{id}/detect-type` | Dokumenttyp erkennen |
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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/oriented` | Orientiertes Bild |
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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/cropped` | Zugeschnittenes 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: Orientierung
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/orientation` | 90/180/270° Drehung erkennen und korrigieren |
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### Schritt 2: 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 3: 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}/adjust-combined` | Kombinierte Rotation + Shear Feinabstimmung |
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| `POST` | `/sessions/{id}/ground-truth/dewarp` | Ground Truth speichern |
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### Schritt 4: Zuschneiden
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/crop` | Automatischer Content-Crop |
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| `POST` | `/sessions/{id}/crop/manual` | Manueller Crop (Prozent-Koordinaten) |
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| `POST` | `/sessions/{id}/crop/skip` | Crop ueberspringen |
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### Schritt 5: 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 6: 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 7: Worterkennung
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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|---------|------|--------------|
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| `POST` | `/sessions/{id}/words` | Wort-Grid 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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**Query-Parameter fuer `/sessions/{id}/words`:**
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| Parameter | Default | Beschreibung |
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|-----------|---------|--------------|
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| `engine` | `auto` | OCR-Engine: `auto`, `tesseract`, `rapid`, `paddle` |
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| `pronunciation` | `british` | IPA-Woerterbuch: `british` oder `american` |
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| `stream` | `false` | SSE-Streaming (nur bei `grid_method=v2`) |
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| `skip_heal_gaps` | `false` | Zeilen-Luecken nicht heilen (Overlay-Modus) |
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||
| `grid_method` | `v2` | Grid-Strategie: `v2` (top-down) oder `words_first` (bottom-up) |
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### Schritt 8: 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 9: 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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| `GET` | `/sessions/{id}/reconstruction/fabric-json` | Fabric.js Canvas-Daten |
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||
| `GET` | `/sessions/{id}/reconstruction/export/pdf` | PDF-Export (reportlab) |
|
||
| `GET` | `/sessions/{id}/reconstruction/export/docx` | DOCX-Export (python-docx) |
|
||
| `POST` | `/sessions/{id}/reconstruction/detect-images` | Bildbereiche per VLM erkennen |
|
||
| `POST` | `/sessions/{id}/reconstruction/generate-image` | Bild per mflux generieren |
|
||
| `POST` | `/sessions/{id}/reconstruction/validate` | Validierung speichern (Step 10) |
|
||
| `GET` | `/sessions/{id}/reconstruction/validation` | Validierungsdaten abrufen |
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---
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## Schritt 4: Zuschneiden/Crop (Detail)
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### Warum Crop nach Deskew/Dewarp?
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In frueheren Versionen lief Crop als Schritt 2 (vor Deskew). Das fuehrte zu Problemen:
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- **Schiefes Bild**: `boundingRect` einer schiefen Seite schliesst viel Scanner-Hintergrund ein
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- **Buchscans**: Otsu-Binarisierung versagt bei weiss-auf-weiss (Seite auf weissem Scanner)
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- **Buchruecken**: Gradueller Schatten-Uebergang wird nicht als Kante erkannt
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**Loesung (v4.1):** Crop laeuft jetzt nach Dewarp — das Bild ist dann gerade.
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### Algorithmus: Content-basierte 4-Kanten-Erkennung
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||
Datei: `page_crop.py`
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```
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Input: Entzerrtes BGR-Bild
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│
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├─ Adaptive Threshold (Gauss, blockSize=51)
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||
│ → binary (Text=255, Hintergrund=0)
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||
│
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||
├─ Linker Rand (Buchruecken-Schatten):
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│ 1. Grauwert-Spaltenmittel in linken 25%
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||
│ 2. Glaetten mit Boxcar-Kernel
|
||
│ 3. Transition hell→dunkel finden (> 60% des Helligkeitsbereichs)
|
||
│ 4. Fallback: Binaere Vertikal-Projektion
|
||
│
|
||
├─ Rechter Rand: Binaere Vertikal-Projektion (letzte Ink-Spalte)
|
||
│
|
||
├─ Oben/Unten: Binaere Horizontal-Projektion (erste/letzte Ink-Zeile)
|
||
│
|
||
├─ Rausch-Filter: Runs < 0.5% der Dimension ignorieren
|
||
│
|
||
├─ Sanity-Checks:
|
||
│ - Mindestens eine Kante > 2% Border
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||
│ - Crop-Flaeche >= 40% des Originals
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│
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||
└─ Crop + konfigurierbarer Rand (default 1%)
|
||
```
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### Vergleich alt vs. neu
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| Eigenschaft | Alt (Otsu + Kontur) | Neu (Content-basiert) |
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|-------------|--------------------|-----------------------|
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| Binarisierung | Otsu (global) | Adaptive Threshold |
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| Methode | Groesste Kontur → boundingRect | 4-Kanten Ink-Projektion |
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| Buchruecken | Nicht erkannt | Schatten-Gradient-Erkennung |
|
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| Weiss-auf-weiss | Versagt | Funktioniert (adaptive) |
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||
| Format-Matching | A4/Letter erzwungen | Kein Format-Matching (Content-Bounds) |
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||
| Position in Pipeline | Vor Deskew (Schritt 2) | Nach Dewarp (Schritt 4) |
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||
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||
---
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## Schritt 3: Entzerrung/Dewarp (Detail)
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### Algorithmus: Vertikalkanten-Drift
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Die Dewarp-Erkennung misst die **vertikale Spaltenkippung** (dx/dy) statt Textzeilen-Neigung:
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1. Woerter werden nach X-Position in vertikale Spaltencluster gruppiert
|
||
2. Pro Cluster: Lineare Regression `x = a*y + b` → `a = dx/dy = tan(shear_angle)`
|
||
3. Ensemble aus drei Methoden: Textzeilen (1.5× Gewicht), Projektionsprofil (2-Pass), Vertikalkanten
|
||
4. Qualitaetspruefung: Horizontale Projektionsvarianz vor/nach Korrektur
|
||
|
||
**Schwellenwerte:**
|
||
|
||
| Parameter | Wert | Beschreibung |
|
||
|-----------|------|--------------|
|
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| Min. Korrekturwinkel | 0.08° | Unter 0.08° wird nicht korrigiert |
|
||
| Ensemble Min-Confidence | 0.35 | Mindest-Konfidenz fuer Korrektur |
|
||
| Quality-Gate Skip | < 0.5° | Kleine Korrekturen ueberspringen Quality-Gate |
|
||
|
||
### Feinabstimmung (Combined Adjust)
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Der Endpoint `POST /sessions/{id}/adjust-combined` erlaubt die kombinierte Feinabstimmung von
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Rotation und Shear in einem Schritt. Im Frontend stehen **7 Schieberegler** zur Verfuegung:
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**Rotation (3 Paesse):**
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| Slider | Bereich | Beschreibung |
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|--------|---------|--------------|
|
||
| P1 Iterative | ±5° | Erster Deskew-Pass (Hough Lines) |
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||
| P2 Word-Alignment | ±3° | Zweiter Pass (Wort-Ausrichtung) |
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| P3 Textline | ±3° | Dritter Pass (Textzeilen-Regression) |
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|
||
Die Summe aller drei ergibt den finalen Rotationswinkel.
|
||
|
||
**Shear (4 Methoden, Radio-Auswahl):**
|
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|
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| Slider | Bereich | Beschreibung |
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||
|--------|---------|--------------|
|
||
| A: Textline Drift | ±5° | Textzeilen-Drift |
|
||
| B: Projection Profile | ±5° | 2-Pass Projektionsprofil |
|
||
| C: Vertical Edges | ±5° | Vertikalkanten-Analyse |
|
||
| D: Ensemble | ±5° | Gewichteter Ensemble-Wert |
|
||
|
||
Nur der per Radio-Button ausgewaehlte Shear-Wert wird verwendet.
|
||
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||
```
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||
POST /sessions/{id}/adjust-combined
|
||
Body: {"rotation_degrees": 1.23, "shear_degrees": -0.45}
|
||
Response: {"method_used": "manual_combined", "shear_degrees": -0.45, "dewarped_image_url": "..."}
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Schritt 5: Spaltenerkennung (Detail)
|
||
|
||
### Algorithmus: `detect_column_geometry()`
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||
|
||
Mehrstufige Erkennung: Seite segmentieren, vertikale Projektionsprofile finden Luecken, Wort-Bounding-Boxes validieren.
|
||
|
||
```
|
||
Bild → Binarisierung → Seiten-Segmentierung → Vertikalprofil → Lueckenerkennung → Wort-Validierung → ColumnGeometry
|
||
```
|
||
|
||
**Wichtige Implementierungsdetails:**
|
||
|
||
- **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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### Seiten-Segmentierung an Sub-Headern
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Farbige Zwischenueberschriften (z.B. „Unit 4: Bonnie Scotland" mit blauem Hintergrund)
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erzeugen nach Binarisierung Tinte ueber die gesamte Seitenbreite. Diese Baender fuellen
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Spaltenluecken im vertikalen Projektionsprofil auf und fuehren zu fragmentierten Spalten
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(z.B. 11 statt 5).
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**Loesung: Horizontale Gap-Segmentierung (Step 2b)**
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1. **Horizontales Projektionsprofil** berechnen: Zeilensummen ueber den Content-Bereich
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2. **Leere Zeilen** erkennen: Zeilen mit < 2% Tinten-Dichte (`H_GAP_THRESH = 0.02`)
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3. **Gaps sammeln**: Zusammenhaengende leere Zeilen zu Gaps buendeln (Mindestlaenge: `max(5, h/200)`)
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4. **Grosse Gaps identifizieren**: Gaps > 1.8× Median-Gap-Hoehe = Sub-Header-Trennungen
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5. **Segmente bilden**: Seite an grossen Gaps aufteilen
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6. **Groesstes Segment waehlen**: Das hoechste Segment wird fuer die vertikale Projektion verwendet
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```
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┌─────────────────────────────────┐
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│ Header / Titel │ ─── grosser Gap ───
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├─────────────────────────────────┤
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│ EN │ DE │ Example │ Page │ ← Segment 1 (groesster)
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│ ... │ ... │ ... │ ... │
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├─────────────────────────────────┤
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│ Unit 4: Bonnie Scotland │ ─── grosser Gap ───
|
||
├─────────────────────────────────┤
|
||
│ EN │ DE │ Example │ Page │ ← Segment 2
|
||
│ ... │ ... │ ... │ ... │
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└─────────────────────────────────┘
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```
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**Segment-gefilterte Wort-Validierung:**
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Die Wort-Validierung (Step 5) nutzt nur Tesseract-Woerter **innerhalb des gewaehlten Segments**.
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Woerter aus Sub-Header-Bereichen (die die volle Breite einnehmen) werden so ausgeschlossen
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und koennen die Spaltenluecken-Validierung nicht verfaelschen.
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### Word-Coverage Gap Detection (Fallback)
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Wenn die pixel-basierte Projektion keine ausreichenden Spaltenluecken findet
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(z.B. bei Seiten mit Illustrationen, die Spaltenluecken teilweise verdecken),
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greift ein Fallback auf Basis der Tesseract-Wort-Bounding-Boxes:
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1. X-Achse in 2px-Bins aufteilen
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2. Pro Bin zaehlen, wie viele Segment-Woerter ihn ueberdecken
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3. Zusammenhaengende Bins mit 0 Woertern = Gap-Kandidaten
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4. Nur Gaps im inneren 90%-Bereich beruecksichtigen (Raender ignorieren)
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5. Gaps mit Mindestbreite (`max(8px, content_w * 0.5%)`) werden als Spaltenluecken akzeptiert
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### Sub-Spalten-Erkennung: `_detect_sub_columns()`
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Erkennt versteckte Sub-Spalten innerhalb breiter Spalten (z.B. Seitenzahl-Spalte links neben EN-Vokabeln).
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**Algorithmus (Left-Edge Alignment Clustering):**
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1. Fuer jede Spalte mit `width_ratio >= 0.15` und `word_count >= 5`:
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2. Left-Edges aller Woerter mit `conf >= 30` sammeln
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3. In Alignment-Bins clustern (8px Toleranz)
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4. Linkester Bin mit >= 10% der Woerter = wahrer Spaltenanfang
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5. Woerter links davon = Sub-Spalte, wenn >= 2 und < 35% Anteil
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6. Neue ColumnGeometry-Objekte mit korrekten Indizes erzeugen
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**Koordinatensystem:** Word `left`-Werte sind relativ zum Content-ROI (`left_x`), `ColumnGeometry.x` ist absolut. `left_x` wird als Parameter durchgereicht.
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### Spalten-Erweiterung: `expand_narrow_columns()`
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Laeuft **nach** `_detect_sub_columns()`. Erweitert sehr schmale Spalten (< 10% Content-Breite,
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z.B. `page_ref`, `marker`) in den Weissraum zum Nachbar-Spalte hinein, aber nie ueber die
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naechsten Woerter im Nachbarn hinaus (4px Sicherheitsabstand).
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### Spaltentyp-Klassifikation: `classify_column_types()`
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| Spaltentyp | Beschreibung | Erkennung |
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|------------|--------------|-----------|
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| `column_en` | Englische Vokabeln | EN-Funktionswoerter (the, a, is...) |
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| `column_de` | Deutsche Uebersetzung | DE-Funktionswoerter (der, die, das...) |
|
||
| `column_example` | Beispielsaetze | Abkuerzungen, Grammatik-Marker |
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||
| `page_ref` | Seitenzahlen | Schmal (< 20% Breite), wenige Woerter |
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||
| `column_marker` | Dekorative Markierungen | Sehr schmal, spezielle Zeichen |
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||
| `column_text` | Generischer Text | Fallback |
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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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## Schritt 6: 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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||
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||
2. **Luecken-Heilung** (`_heal_row_gaps`):
|
||
Nach dem Entfernen leerer/Artefakt-Zeilen werden die verbleibenden Zeilen auf die Mitte
|
||
der entstehenden Luecke ausgedehnt, damit kein Zeileninhalt durch schrumpfende Grenzen
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||
abgeschnitten wird.
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||
|
||
3. **Box-Boundary-Schutz** (`box_ranges_inner`, neu in v4.2):
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||
Bei Seiten mit Box-Zonen (Sub-Sessions) werden Zeilen am Box-Rand nicht faelschlich
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||
ausgeschlossen. Das Problem: Die letzte Textzeile ueber einer Box ueberlappt haeufig
|
||
mit dem Box-Rahmen. Loesung: Die Exclusion-Zone wird um `max(border_thickness, 5px)`
|
||
geschrumpft, sodass nur Zeilen **innerhalb** der Box ausgeschlossen werden.
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||
|
||
```python
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||
def _is_artifact_row(row: RowGeometry) -> bool:
|
||
"""Zeile ist Artefakt wenn alle Tokens <= 1 Zeichen."""
|
||
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."""
|
||
...
|
||
```
|
||
|
||
### Box-Zonen und Content-Strips (Detail)
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Seiten mit Box-Bereichen (z.B. Grammatik-Tipps, Uebungsboxen) werden in Zonen aufgeteilt:
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||
```
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┌──────────────────────────┐
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||
│ Content Zone 0 (Zeilen) │ ← Vokabeltabelle oben
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├──────────────────────────┤
|
||
│ ███ Box Zone (border) ███│ ← Sub-Session mit eigener OCR
|
||
├──────────────────────────┤
|
||
│ Content Zone 2 (Zeilen) │ ← Vokabeltabelle unten
|
||
└──────────────────────────┘
|
||
```
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||
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||
**Content-Strip-Verfahren** (`detect_rows` in `ocr_pipeline_api.py`):
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||
1. Box-Zonen identifizieren, `box_ranges_inner` berechnen (geschrumpft um Border-Dicke)
|
||
2. Content-Strips = Seitenbereiche **ohne** Box-Inneres, vertikal gestapelt
|
||
3. Zeilenerkennung auf gestapeltem Bild, Y-Koordinaten zurueckgemappt
|
||
4. Wort-Filterung: Woerter in Box-Innerem werden ausgeschlossen
|
||
|
||
**Wichtig:** `box_ranges_inner` (nicht `box_ranges`) wird verwendet, damit
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||
Zeilen am Box-Rand nicht abgeschnitten werden. Minimum 5px Margin.
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---
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## Schritt 7: Worterkennung (Detail)
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Schritt 7 bietet zwei Grid-Strategien, auswaehlbar per `grid_method`-Parameter:
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| Strategie | Parameter | Ansatz | Benoetigt Spalten/Zeilen? |
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|-----------|-----------|--------|--------------------------|
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| **Hybrid-Grid v2** | `grid_method=v2` (Default) | Top-down: Spalten → Zeilen → Zellen → OCR | Ja (Schritte 5+6) |
|
||
| **Words-First** | `grid_method=words_first` | Bottom-up: Woerter → Spalten clustern → Zeilen clustern → Zellen | Nein |
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### Words-First Grid Builder: `build_grid_from_words()`
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||
**Datei:** `cv_words_first.py`
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Der Words-First Builder arbeitet bottom-up: Er nimmt die pixelgenauen `word_boxes` aus einem
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Tesseract Full-Page-Lauf und clustert sie direkt zu Spalten und Zeilen — ohne die
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vorherige Spalten-/Zeilenerkennung (Schritte 5+6) zu benoetigen.
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#### Algorithmus
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```
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Eingabe: word_dicts (flat list), img_w, img_h
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│
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┌───────────┴───────────┐
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│ 1. Confidence-Filter │
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||
│ conf >= 30 │
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│ Whitespace entf. │
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└───────────┬───────────┘
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||
│
|
||
┌───────────┴───────────┐
|
||
│ 2. _cluster_columns() │
|
||
│ X-Gap-Analyse │
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||
│ Schwelle: median_h │
|
||
│ × 3 (min 3% Breite)│
|
||
└───────────┬───────────┘
|
||
│
|
||
┌───────────┴───────────┐
|
||
│ 3. _cluster_rows() │
|
||
│ Y-Proximity-Grupp. │
|
||
│ Toleranz: median_h │
|
||
│ / 2 │
|
||
└───────────┬───────────┘
|
||
│
|
||
┌───────────┴───────────┐
|
||
│ 4. _build_cells() │
|
||
│ Wort → (col, row) │
|
||
│ Text + bbox + conf │
|
||
│ word_boxes pro Zelle│
|
||
└───────────┬───────────┘
|
||
│
|
||
Ausgabe: cells[], columns_meta[]
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||
(identisch zu build_cell_grid_v2)
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```
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#### Spalten-Clustering
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1. Alle Woerter nach X-Mitte sortieren
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2. Aufeinanderfolgende X-Gaps berechnen
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3. Adaptiver Schwellwert: `median_word_height × 3` (min 3% Bildbreite)
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4. Gaps > Schwellwert = Spaltengrenzen
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5. Kein Gap gefunden → 1 Spalte (`column_text`)
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6. Spaltentypen: `column_1`, `column_2`, ... (generisch, positionsbasiert)
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#### Zeilen-Clustering
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||
|
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1. Woerter zu visuellen Zeilen gruppieren (Y-Toleranz: halbe Worthoehe)
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||
2. Jede visuelle Zeile = eine Zeile im Grid
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3. Sortiert von oben nach unten
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||
#### Edge Cases
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| Fall | Behandlung |
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|------|------------|
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| Einzelne Spalte (Fliesstext) | Kein X-Gap → 1 Spalte `column_text` |
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||
| Keine Woerter erkannt | Leeres Ergebnis `([], [])` |
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||
| Ueberschriften (grosse Schrift) | Eigene Zeile durch Y-Gap |
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||
| Bilder/Grafiken | Keine Woerter → automatisch leerer Bereich |
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||
| Schmale Spalten (Seitenzahlen) | Eigene Spalte durch X-Gap |
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#### Vergleich v2 vs. Words-First
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| Kriterium | v2 (Top-Down) | Words-First (Bottom-Up) |
|
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|-----------|---------------|------------------------|
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| **Abhaengigkeiten** | Spalten + Zeilen noetig | Nur Tesseract-Woerter |
|
||
| **Spaltentypen** | Semantisch (EN, DE, ...) | Positionsbasiert (1, 2, ...) |
|
||
| **OCR** | Hybrid (full-page + cell-crop) | Nur full-page Tesseract |
|
||
| **Robustheit** | Abhaengig von Spalten-/Zeilenerkennung | Direkt aus Wortpositionen |
|
||
| **Geschwindigkeit** | Langsamer (cell-crop pro Zelle) | Schneller (kein OCR-Lauf) |
|
||
| **Genauigkeit** | Besser bei schmalen Spalten | Besser bei ungewoehnlichen Layouts |
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||
|
||
---
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### Hybrid-Grid v2: `build_cell_grid_v2()`
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Schritt 7 nutzt im Default eine **Hybrid-Strategie**: Breite Spalten verwenden die Full-Page-Tesseract-Woerter,
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||
schmale Spalten werden isoliert per Cell-Crop OCR verarbeitet.
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||
!!! success "Warum Hybrid?"
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||
Full-Page OCR liefert gute Ergebnisse fuer breite Spalten (Saetze, IPA-Klammern, Interpunktion).
|
||
Aber bei schmalen Spalten (Seitenzahlen, Marker) „bluten" Woerter aus Nachbar-Spalten ein.
|
||
Cell-Crop isoliert jede Zelle und verhindert dieses Bleeding.
|
||
|
||
### Broad vs. Narrow — Die 15%-Schwelle
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```python
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||
_NARROW_COL_THRESHOLD_PCT = 15.0 # cv_vocab_pipeline.py
|
||
```
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| Eigenschaft | Breite Spalten (>= 15%) | Schmale Spalten (< 15%) |
|
||
|-------------|------------------------|------------------------|
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||
| **OCR-Quelle** | Full-Page Tesseract (vorher gelaufen) | Isolierter Cell-Crop |
|
||
| **Wort-Zuweisung** | `_assign_row_words_to_columns()` | Direktes Zell-OCR |
|
||
| **Confidence-Filter** | `conf >= 30` | `conf >= 30` |
|
||
| **Text-Bereinigung** | `_clean_cell_text()` (mittel) | `_clean_cell_text_lite()` (aggressiv) |
|
||
| **Neighbour-Bleeding** | Risiko vorhanden | Verhindert (isoliert) |
|
||
| **Parallelisierung** | Sequentiell | Parallel (`max_workers=4`) |
|
||
| **OCR-Engine Label** | `word_lookup` | `cell_crop_v2` |
|
||
| **Typische Spalten** | EN-Vokabeln, DE-Uebersetzung, Beispielsaetze | Seitenzahlen, Marker |
|
||
|
||
**Empirische Grundlage:** Typische breite Spalten liegen bei 20–40% Bildbreite,
|
||
typische schmale bei 3–12%. Die 15%-Grenze trennt diese Gruppen sauber.
|
||
|
||
!!! note "Offener Punkt: Schwellen-Validierung"
|
||
Die 15%-Schwelle wurde an Vokabeltabellen mit 3–5 Spalten validiert.
|
||
Fuer eine breitere Validierung werden diverse Schulbuchseiten mit unterschiedlichen
|
||
Layouts (2-, 3-, 4-, 5-spaltig, verschiedene Verlage) benoetigt. Aktuell gibt es
|
||
in der Datenbank nur Sessions mit demselben Arbeitsblatt-Typ.
|
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||
### Cell-Crop OCR: `_ocr_cell_crop()`
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||
|
||
Isolierte OCR einer einzelnen Zelle (Spalte × Zeile Schnittflaeche):
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1. **Crop:** Exakte Spalten- × Zeilengrenzen mit 3px internem Padding
|
||
2. **Density-Check:** Ueberspringe leere Zellen (`dark_ratio < 0.005`)
|
||
3. **Upscaling:** Kleine Crops (Hoehe < 80px) werden 3× vergroessert
|
||
4. **OCR:** Engine-spezifisch (Tesseract, TrOCR, RapidOCR, LightON, PaddleOCR)
|
||
5. **Fallback:** Bei leerem Ergebnis → PSM 7 (Einzelzeile) statt PSM 6
|
||
6. **Bereinigung:** `_clean_cell_text_lite()` (aggressives Noise-Filtering)
|
||
|
||
### PaddleOCR Remote-Engine (`engine=paddle`)
|
||
|
||
PaddleOCR (PP-OCRv5 Latin) laeuft als eigenstaendiger Microservice auf einem Hetzner x86_64 Server,
|
||
da PaddlePaddle nicht auf ARM64 (Mac Mini) laeuft.
|
||
|
||
```
|
||
Mac Mini (klausur-service) Hetzner (paddleocr-service)
|
||
│ HTTPS POST + Bild │
|
||
│ ──────────────────────────▶ │ PP-OCRv5 Latin
|
||
│ │ FastAPI (Port 8095)
|
||
│ JSON word_boxes │ API-Key Auth
|
||
│ ◀────────────────────────── │
|
||
```
|
||
|
||
**Besonderheiten:**
|
||
|
||
- Erzwingt automatisch `grid_method=words_first` (full-page OCR, kein cell-crop)
|
||
- Async HTTP-Client (`paddleocr_remote.py`) mit 30s Timeout
|
||
- Koordinaten sind bereits absolut (kein content_bounds Offset noetig)
|
||
- API-Key Authentifizierung ueber `X-API-Key` Header
|
||
- Dateien: `paddleocr-service/main.py`, `services/paddleocr_remote.py`, `cv_ocr_engines.py:ocr_region_paddle()`
|
||
|
||
### Ablauf von `build_cell_grid_v2()`
|
||
|
||
```
|
||
Eingabe: ocr_img, column_regions, row_geometries
|
||
│
|
||
┌───────────┴───────────┐
|
||
│ Filter │
|
||
│ • Phantom-Zeilen │
|
||
│ • Artefakt-Zeilen │
|
||
│ • Irrelevante Spalten │
|
||
│ (header, footer, │
|
||
│ margin, ignore) │
|
||
└───────────┬───────────┘
|
||
│
|
||
┌───────────┴───────────┐
|
||
│ Klassifizierung │
|
||
│ Spalte.width / img_w │
|
||
│ >= 15% → broad │
|
||
│ < 15% → narrow │
|
||
└───────────┬───────────┘
|
||
│
|
||
┌───────────┴────────────────┐
|
||
│ │
|
||
Phase 1: Broad Phase 2: Narrow
|
||
(sequentiell) (parallel, max_workers=4)
|
||
│ │
|
||
Pro (row, col): Pro (row, col):
|
||
1. Words aus Full-Page 1. _ocr_cell_crop()
|
||
2. Filter conf >= 30 2. Isoliertes Zell-Bild
|
||
3. _words_to_reading_order 3. Upscale wenn noetig
|
||
4. _clean_cell_text() 4. _clean_cell_text_lite()
|
||
│ │
|
||
└───────────┬────────────────┘
|
||
│
|
||
Merge + Sortierung
|
||
(row_index, col_index)
|
||
Leere Zeilen entfernen
|
||
│
|
||
Ausgabe: cells[], columns_meta[]
|
||
```
|
||
|
||
### Post-Processing Pipeline (in `build_vocab_pipeline_streaming`)
|
||
|
||
| # | Schritt | Funktion | Beschreibung |
|
||
|---|---------|----------|--------------|
|
||
| 0a | Lautschrift-Fortsetzung | `_merge_phonetic_continuation_rows` | IPA-only Folgezeilen zusammenfuehren |
|
||
| 0b | Zeilen-Fortsetzung | `_merge_continuation_rows` | Zeilen mit Kleinbuchstaben-Anfang zusammenfuehren |
|
||
| 2 | Lautschrift-Fix | `_fix_phonetic_brackets` | OCR-Lautschrift mit Woerterbuch-IPA ersetzen |
|
||
| 3 | Komma-Split | `_split_comma_entries` | `break, broke, broken` → 3 Eintraege |
|
||
| 4 | Beispielsaetze | `_attach_example_sentences` | Beispielsatz-Zeilen an vorangehenden Eintrag haengen |
|
||
|
||
!!! info "Zeichenkorrektur in Schritt 6"
|
||
Die Zeichenverwirrungskorrektur (`|` → `I`, `1` → `I`, `8` → `B`) laeuft **nicht** in
|
||
Schritt 5, sondern als erstes in Schritt 6 (Korrektur), damit die Aenderungen im UI
|
||
sichtbar und rueckgaengig machbar sind.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Schritt 8: Korrektur (Detail)
|
||
|
||
### Korrektur-Engine
|
||
|
||
Schritt 6 kombiniert drei Korrektur-Stufen, alle als SSE-Stream:
|
||
|
||
**Stufe 1 — Zeichenverwirrungskorrektur** (`_fix_character_confusion`):
|
||
|
||
| OCR-Fehler | Korrektur | Regel |
|
||
|------------|-----------|-------|
|
||
| `\|ch` | `Ich` | `\|` am Wortanfang vor Kleinbuchstaben → `I` |
|
||
| `\| 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`):
|
||
|
||
Nutzt `pyspellchecker` (MIT-Lizenz) mit EN+DE-Woerterbuch. Pro Token mit verdaechtigem Zeichen
|
||
(`0`, `1`, `5`, `6`, `8`, `|`) werden Kandidaten geprueft:
|
||
|
||
```python
|
||
_SPELL_SUBS = {
|
||
'0': ['O', 'o'], '1': ['l', 'I'], '5': ['S', 's'],
|
||
'6': ['G', 'g'], '8': ['B', 'b'], '|': ['I', 'l', '1'],
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**Stufe 3 — Seitenzahl-Korrektur** (`page_ref`-Felder):
|
||
|
||
Korrigiert haeufige OCR-Fehler in Seitenverweisen (z.B. `p.5g` → `p.59`).
|
||
|
||
### Umgebungsvariablen
|
||
|
||
| Variable | Default | Beschreibung |
|
||
|----------|---------|--------------|
|
||
| `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 |
|
||
|
||
### SSE-Protokoll
|
||
|
||
```
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POST /sessions/{id}/llm-review?stream=true
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Events:
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data: {"type": "meta", "total_entries": 96, "to_review": 80, "skipped": 16, "model": "spell"}
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||
data: {"type": "batch", "changes": [...], "entries_reviewed": [0,1,2,...], "progress": {...}}
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data: {"type": "complete", "duration_ms": 234}
|
||
data: {"type": "error", "detail": "..."}
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Change-Format:
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||
{"row_index": 5, "field": "english", "old": "| want", "new": "I want"}
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```
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## Schritt 9: Rekonstruktion (Detail)
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Drei Modi verfuegbar:
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### Einfacher Modus
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Das entzerrte Originalbild wird mit 30 % Opazitaet als Hintergrund
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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
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- Undo/Redo (Ctrl+Z / Ctrl+Shift+Z)
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- Tab-Navigation durch alle Zellen (inkl. leerer)
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- Zoom 50–200 %
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- Per-Zell-Reset-Button bei geaenderten Zellen
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### Overlay-Modus (neu in v4.2)
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Ganzseitige Tabellenrekonstruktion mit **Pixel-basierter Wortpositionierung**.
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Nur verfuegbar bei Parent-Sessions mit Sub-Sessions (Box-Bereiche).
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**Funktionsweise:**
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1. **Sub-Session-Merging:** Zellen aus Sub-Sessions werden koordinaten-konvertiert
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und in die Parent-Session eingefuegt. Die Umrechnung laeuft ueber die Box-Zone:
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```
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parentCellX = boxXPct + (subCell.bbox_pct.x / 100) * boxWPct
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parentCellY = boxYPct + (subCell.bbox_pct.y / 100) * boxHPct
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```
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2. **180°-Rotation:** Bei Parent-Sessions mit Boxen wird das Bild standardmaessig
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180° gedreht, da der Scan haeufig kopfueber vorliegt. Die Pixel-Analyse
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arbeitet auf dem rotierten Bild:
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- Canvas: `ctx.translate(W, H); ctx.rotate(Math.PI)`
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- Zell-Koordinaten: `(100 - x - w, 100 - y - h)` fuer rotiertes Space
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- Cluster-Ruecktransformation: `start → cw-1-end`, danach `reverse()`
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3. **Pixel-Wortpositionierung:** Der `usePixelWordPositions` Hook analysiert
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dunkle Pixel per vertikaler Projektion, findet Wortgruppen-Cluster und
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berechnet die exakte horizontale Position + Auto-Schriftgroesse.
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**Layout:** 50/50 Grid (links Originalbild, rechts Rekonstruktion)
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**Toolbar:**
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- Schriftgroessen-Slider (30–120%)
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- Bold-Toggle
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- 180°-Rotations-Toggle
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- Speichern-Button
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**Visuelle Elemente:**
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- Spaltenlinien (aus `column_result.columns`)
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- Zeilenlinien (aus `row_result.rows`)
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- Box-Zonen-Markierung (blau, halbtransparent)
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- Editierbare Inputs an Pixel-Positionen
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### Shared Hook: `usePixelWordPositions`
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Extrahierter Hook fuer die Pixel-basierte Wortpositionierung, genutzt in
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StepLlmReview (Schritt 8) und StepReconstruction (Schritt 9).
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```typescript
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function usePixelWordPositions(
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imageUrl: string,
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cells: GridCell[],
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active: boolean,
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rotation: 0 | 180 = 0,
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||
): Map<string, WordPosition[]>
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```
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**Algorithmus:**
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1. Bild in offscreen Canvas laden (optional 180° gedreht)
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2. Pro Zelle: `getImageData()` → vertikale Projektion (dunkle Pixel pro Spalte)
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3. Cluster-Erkennung (Schwelle: 3% der Zellhoehe, Gap: 2% der Zellbreite)
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4. Bei Rotation: Cluster zurueck ins Original-Koordinatensystem spiegeln
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5. Text-Gruppen (split bei 3+ Leerzeichen) auf Cluster matchen
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6. Auto-Schriftgroesse per `measureText()` + `fontRatio`
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7. Mode-Normalisierung: Haeufigste `fontRatio` (gerundet auf 0.02) auf alle anwenden
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**Rueckgabe:** `Map<cell_id, WordPosition[]>` mit `xPct`, `wPct`, `text`, `fontRatio`
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### Fabric.js Editor
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Erweiterter Canvas-Editor (`FabricReconstructionCanvas.tsx`):
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- Drag & Drop fuer Zellen
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- Freie Positionierung auf dem Canvas
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- Export als PDF (reportlab) oder DOCX (python-docx)
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```
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POST /sessions/{id}/reconstruction
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Body: {"cells": [{"cell_id": "r5_c2", "text": "corrected text"}]}
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```
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## Wichtige Konstanten
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| Konstante | Wert | Datei | Beschreibung |
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|-----------|------|-------|--------------|
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| `_NARROW_COL_THRESHOLD_PCT` | 15.0% | cv_vocab_pipeline.py | Schwelle breit/schmal fuer Hybrid-OCR |
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| `_NARROW_THRESHOLD_PCT` | 10.0% | cv_vocab_pipeline.py | Schwelle fuer Spalten-Erweiterung |
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||
| `_MIN_WORD_CONF` | 30 | cv_vocab_pipeline.py | Mindest-Confidence fuer OCR-Woerter |
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||
| `_PAD` | 3px | cv_vocab_pipeline.py | Internes Padding bei Cell-Crop |
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||
| `PDF_ZOOM` | 3.0 | cv_vocab_pipeline.py | PDF-Rendering (= 432 DPI) |
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| `_MIN_WORD_MARGIN` | 4px | cv_vocab_pipeline.py | Sicherheitsabstand bei Spalten-Erweiterung |
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## Datenbank-Schema
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||
```sql
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CREATE TABLE ocr_pipeline_sessions (
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id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
|
||
name VARCHAR(255),
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||
filename VARCHAR(255),
|
||
status VARCHAR(50) DEFAULT 'active',
|
||
current_step INT DEFAULT 1,
|
||
|
||
-- Dokumenttyp-Erkennung
|
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doc_type VARCHAR(50), -- 'vocab_table', 'generic_table', 'full_text'
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||
doc_type_result JSONB, -- Vollstaendiges DetectionResult
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||
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||
-- Bilder (BYTEA)
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original_png BYTEA,
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||
deskewed_png BYTEA,
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||
binarized_png BYTEA,
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||
dewarped_png BYTEA,
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||
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||
-- Step-Results (JSONB)
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||
deskew_result JSONB,
|
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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()
|
||
);
|
||
```
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`word_result` JSONB-Struktur:
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||
```json
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{
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||
"vocab_entries": [...],
|
||
"cells": [{"cell_id": "r0_c0", "text": "hello", "bbox_pct": {...}, "ocr_engine": "word_lookup", ...}],
|
||
"columns_used": [...],
|
||
"llm_review": {
|
||
"changes": [{"row_index": 5, "field": "english", "old": "...", "new": "..."}],
|
||
"model_used": "spell",
|
||
"duration_ms": 234
|
||
}
|
||
}
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||
```
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## Abhaengigkeiten
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### Python (klausur-service)
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| Paket | Version | Lizenz | Zweck |
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|-------|---------|--------|-------|
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| `pytesseract` | ≥0.3.10 | Apache-2.0 | Haupt-OCR (Schritt 3–5) |
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| `opencv-python-headless` | ≥4.8.0 | Apache-2.0 | Bildverarbeitung, Projektionsprofile |
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| `Pillow` | ≥10.0.0 | HPND (MIT-kompatibel) | Bildkonvertierung |
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| `rapidocr` | latest | Apache-2.0 | Schnelles OCR (ARM64 via ONNX) |
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||
| `onnxruntime` | latest | MIT | ONNX-Inferenz fuer RapidOCR |
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| `pyspellchecker` | ≥0.8.1 | MIT | Regel-basierte OCR-Korrektur (Schritt 6) |
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| `eng-to-ipa` | latest | MIT | IPA-Lautschrift-Lookup (Schritt 5) |
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||
| `reportlab` | latest | BSD | PDF-Export (Schritt 7) |
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| `python-docx` | ≥1.1.0 | MIT | DOCX-Export (Schritt 7) |
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| `fabric` (JS) | ^6 | MIT | Canvas-Editor (Frontend) |
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!!! info "pyspellchecker (neu seit 2026-03)"
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`pyspellchecker` (MIT-Lizenz) ersetzt die LLM-basierte Korrektur als Standard-Engine.
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EN+DE-Woerterbuch, ~134k Woerter. Kein Ollama noetig.
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Umschaltbar via `REVIEW_ENGINE=llm` fuer den LLM-Pfad.
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## Bekannte Einschraenkungen
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| Problem | Ursache | Workaround |
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|---------|---------|------------|
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| Schraeg gedruckte Seiten | Deskew erkennt Text-Rotation, nicht Seiten-Rotation | Manueller Winkel |
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| Sehr kleine Schrift (< 8pt) | Tesseract PSM 7 braucht min. Zeichengroesse | Vorher zoomen |
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| Handgeschriebene Eintraege | Tesseract/RapidOCR sind fuer Druckschrift optimiert | TrOCR-Engine |
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| Mehr als 5 Spalten | Projektionsprofil kann verschmelzen (Segmentierung hilft) | Manuelle Spalten |
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| Farbige Marker (rot/blau) | HSV-Erkennung erzeugt False Positives | Manuell im Rekonstruktions-Editor |
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| 15%-Schwelle nicht breit validiert | Nur an einem Arbeitsblatt-Typ getestet | Diverse Schulbuchseiten testen |
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## Deployment
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```bash
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# 1. Git push
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git push origin main
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# 2. Mac Mini pull + build
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ssh macmini "git -C /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer pull --no-rebase origin main"
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# klausur-service (Backend)
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ssh macmini "/usr/local/bin/docker compose -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/docker-compose.yml build klausur-service"
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ssh macmini "/usr/local/bin/docker compose -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/docker-compose.yml up -d klausur-service"
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# admin-lehrer (Frontend)
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ssh macmini "/usr/local/bin/docker compose -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/docker-compose.yml build admin-lehrer"
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ssh macmini "/usr/local/bin/docker compose -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/docker-compose.yml 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 "/usr/local/bin/docker build -f /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/klausur-service/Dockerfile.base \
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||
-t klausur-base:latest /Users/benjaminadmin/Projekte/breakpilot-lehrer/klausur-service/"
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```
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## Aenderungshistorie
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| Datum | Version | Aenderung |
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|-------|---------|----------|
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| 2026-03-12 | 4.4.0 | PaddleOCR Remote-Engine (`engine=paddle`): PP-OCRv5 Latin auf Hetzner x86_64. Neuer Microservice (`paddleocr-service/`), HTTP-Client (`paddleocr_remote.py`), Frontend-Dropdown-Option. Nutzt words_first Grid-Methode. |
|
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| 2026-03-12 | 4.3.0 | Words-First Grid Builder (`cv_words_first.py`): Bottom-up-Algorithmus clustert Tesseract word_boxes direkt zu Spalten/Zeilen/Zellen. Neuer `grid_method` Parameter im `/words` Endpoint. Frontend-Toggle in StepWordRecognition. |
|
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| 2026-03-10 | 4.2.0 | Rekonstruktion: Overlay-Modus mit Pixel-Wortpositionierung, 180°-Rotation, Sub-Session-Merging, usePixelWordPositions Hook, Box-Boundary-Schutz (box_ranges_inner) |
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| 2026-03-05 | 3.1.0 | Spalten: Seiten-Segmentierung an Sub-Headern, Word-Coverage Fallback, Segment-gefilterte Validierung |
|
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| 2026-03-05 | 3.0.1 | Dewarp: Feinabstimmung mit 7 Schiebereglern (3 Rotation + 4 Shear), Combined-Adjust-Endpoint |
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| 2026-03-05 | 3.0.0 | Doku-Update: Dokumenttyp-Erkennung, Hybrid-Grid, Sub-Column-Detection, Pipeline-Pfade |
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| 2026-03-04 | 2.2.0 | Dewarp: Vertikalkanten-Drift statt Textzeilen-Neigung, Schwellenwerte gesenkt |
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| 2026-03-04 | 2.1.0 | Sub-Column-Detection, expand_narrow_columns, Fabric.js Editor, PDF/DOCX-Export |
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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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