Implementace kandidádátů po oříznutí small po hledání v jednorozměrném obrazu

User:

Jasně že to nestačí, protože kurva nebudu spouštět algoritmus na hledání nějaké pojebané čáry na celý obraz nascanovaný v 300dpi A4! "Proč region=(0, 0, *image.size) je špatně? To je jen fallback, nouzový začátek – říká: “Celý obrázek je kandidátní oblast”" To určitě. RE: "Chceš, abych ti upravil tu funkci tak, aby dělala přesně tohle – tedy omezila každý kandidát jen na jeho reálný detekovaný rozsah podle shadow_ranges?"

AI:

Upravil jsem locate_region_and_source, aby nejprve zavolala project_and_find_shadow_ranges, získala pro bl_small/tr_small konkrétní intervaly a pak podle nich sestavila kandidáty s přesnými regiony (přepočtenými na příslušné měřítko). Zde je nová verze funkce:

def locate_region_and_source(
    bl_small: Image.Image,
    tr_small: Image.Image,
    bl_crop:  Image.Image,
    tr_crop:  Image.Image,
    thumbnail: Image.Image,
    full_img:  Image.Image,
    bl_box_in_thumb:   tuple,
    tr_box_in_thumb:   tuple,
    crop_resize_bl_factor: int,
    crop_resize_tr_factor: int,
    small_capacity_bl: int,
    small_capacity_tr: int,
    est_shadow_thumb_px: int
) -> tuple[dict, dict]:
    """
    Vrátí:
      - {'candidates': [...]}, kde každý kandidát má přesně vypočtený region
      - resolution_info s kapacitami
    """

    # 1) Normy
    MIN_SHADOW_PX_SMALL = 4
    SHADOW_PX_THUMB    = 8

    # 2) Kapacity
    kap_small_bl  = bl_small.height // MIN_SHADOW_PX_SMALL
    kap_small_tr  = tr_small.height // MIN_SHADOW_PX_SMALL
    kap_thumb     = thumbnail.height  // SHADOW_PX_THUMB

    resolution_info = {
        "kapacita_small_bl":  kap_small_bl,
        "kapacita_small_tr":  kap_small_tr,
        "kapacita_thumbnail": kap_thumb,
    }

    # 3) Zúžení regionu pomocí 1D projekcí
    shadow_ranges = project_and_find_shadow_ranges(
        bl_bw=bl_small,
        tr_bw=tr_small,
        min_shadow_thickness_px=MIN_SHADOW_PX_SMALL,
        min_shadow_length_px=20,
        intensity_thresh=0.5,
        prefix=""  # nebo použij output_path, pokud chceš názvy souborů
    )
    # shadow_ranges obsahuje např.:
    #   'bl_row': (x1, x2, length), 'bl_col': (y1, y2, length), atd.

    candidates = []

    # 4) small_bl
    r1, r2, _ = shadow_ranges["bl_row"]
    c1, c2, _ = shadow_ranges["bl_col"]
    if r1 is not None and c1 is not None and kap_small_bl >= kap_thumb:
        candidates.append({
            "source": "small_bl",
            "image": bl_small,
            "region": (r1, c1, r2 + 1, c2 + 1)  # +1, protože end je včetně
        })

    # 5) small_tr
    r1, r2, _ = shadow_ranges["tr_row"]
    c1, c2, _ = shadow_ranges["tr_col"]
    if r1 is not None and c1 is not None and kap_small_tr >= kap_thumb:
        candidates.append({
            "source": "small_tr",
            "image": tr_small,
            "region": (r1, c1, r2 + 1, c2 + 1)
        })

    # 6) crop_bl — přepočtené z small na crop
    if bl_crop.height >= SHADOW_PX_THUMB:
        # region v bl_small byl (r1,c1,r2,c2), nyní násobíme bl_box v thumb a faktor
        x1 = bl_box_in_thumb[0] + r1 * crop_resize_bl_factor
        y1 = bl_box_in_thumb[1] + c1 * crop_resize_bl_factor
        x2 = bl_box_in_thumb[0] + (r2 + 1) * crop_resize_bl_factor
        y2 = bl_box_in_thumb[1] + (c2 + 1) * crop_resize_bl_factor
        candidates.append({
            "source": "crop_bl",
            "image": bl_crop,
            "region": (x1, y1, x2, y2)
        })

    # 7) crop_tr
    if tr_crop.height >= SHADOW_PX_THUMB:
        x1 = tr_box_in_thumb[0] + r1 * crop_resize_tr_factor
        y1 = tr_box_in_thumb[1] + c1 * crop_resize_tr_factor
        x2 = tr_box_in_thumb[0] + (r2 + 1) * crop_resize_tr_factor
        y2 = tr_box_in_thumb[1] + (c2 + 1) * crop_resize_tr_factor
        candidates.append({
            "source": "crop_tr",
            "image": tr_crop,
            "region": (x1, y1, x2, y2)
        })

if not candidates:
    return None, resolution_info 

Tímto způsobem každý kandidát obsahuje přesný ořez, nikoli celý obraz. Konkrétní souřadnice se přepočítají zpět na příslušné rozlišení (crop_resize_*_factor) a dají se rovnou použít pro Houghovu transformaci.