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import os
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import numpy as np
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from PIL import Image
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import shutil
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import time
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def ist_graubild_einfach(bildpfad, max_rgb_diff=20):
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EINFACHSTE Methode: Prüfe ob R ≈ G ≈ B für alle Pixel
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Bei Grau sind die RGB-Werte fast identisch!
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try:
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img = Image.open(bildpfad)
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if img.mode == 'L':
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return True, {'methode': 'Graustufen-Modus'}
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img_rgb = img.convert('RGB')
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# Kleiner für Speed
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img_rgb.thumbnail((300, 300), Image.Resampling.LANCZOS)
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img_array = np.array(img_rgb, dtype=np.float32)
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r = img_array[:, :, 0]
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g = img_array[:, :, 1]
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b = img_array[:, :, 2]
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# Berechne maximale Differenz zwischen R, G, B für jeden Pixel
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diff_rg = np.abs(r - g)
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diff_gb = np.abs(g - b)
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diff_rb = np.abs(r - b)
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max_diff_per_pixel = np.maximum(np.maximum(diff_rg, diff_gb), diff_rb)
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# Statistiken
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mean_diff = np.mean(max_diff_per_pixel)
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median_diff = np.median(max_diff_per_pixel)
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p90_diff = np.percentile(max_diff_per_pixel, 90)
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p95_diff = np.percentile(max_diff_per_pixel, 95)
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# ENTSCHEIDUNG: Grau wenn 95% der Pixel RGB-Differenz < Schwellwert haben
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ist_grau = p95_diff < max_rgb_diff
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return ist_grau, {
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'mean_diff': float(mean_diff),
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'median_diff': float(median_diff),
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'p90_diff': float(p90_diff),
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'p95_diff': float(p95_diff),
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'ist_grau': ist_grau
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}
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except Exception as e:
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print(f"Fehler bei {bildpfad}: {e}")
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return False, {}
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def filtere_graue_bilder_final(quellordner, zielordner_grau=None,
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max_rgb_diff=20, verschieben=True, loeschen=False):
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Finale optimierte Version - einfach und effektiv
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max_rgb_diff: Schwellwert für RGB-Differenz
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- 15 = sehr streng (nur pure Graubilder)
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- 20 = empfohlen (auch leicht getönte Graubilder)
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- 25 = lockerer (auch stark entsättigte Bilder)
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if zielordner_grau and not os.path.exists(zielordner_grau):
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os.makedirs(zielordner_grau)
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bilddateien = [f for f in sorted(os.listdir(quellordner))
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if f.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png'))]
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graue_bilder = []
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farbige_bilder = []
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gesamt = len(bilddateien)
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print(f"Verarbeite {gesamt} Bilder...")
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print(f"Schwellwert: RGB-Differenz < {max_rgb_diff}\n")
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start_zeit = time.time()
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for idx, datei in enumerate(bilddateien, 1):
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vollpfad = os.path.join(quellordner, datei)
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ist_grau, metriken = ist_graubild_einfach(vollpfad, max_rgb_diff)
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if idx % 100 == 0 or idx == gesamt:
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verstrichene_zeit = time.time() - start_zeit
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bilder_pro_sek = idx / verstrichene_zeit if verstrichene_zeit > 0 else 0
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verbleibend = (gesamt - idx) / bilder_pro_sek if bilder_pro_sek > 0 else 0
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print(f" [{idx}/{gesamt}] - {bilder_pro_sek:.1f} Bilder/Sek - "
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f"~{int(verbleibend)}s verbleibend")
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if ist_grau:
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graue_bilder.append((datei, metriken))
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if loeschen: # ← NEU: Löschen statt verschieben
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os.remove(vollpfad)
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elif zielordner_grau:
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ziel = os.path.join(zielordner_grau, datei)
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if verschieben:
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shutil.move(vollpfad, ziel)
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else:
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shutil.copy2(vollpfad, ziel)
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else:
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farbige_bilder.append((datei, metriken))
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gesamt_zeit = time.time() - start_zeit
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print(f"\n{'='*60}")
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print(f"✓ FERTIG in {gesamt_zeit:.1f} Sekunden ({gesamt/gesamt_zeit:.1f} Bilder/Sek)")
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print(f"✓ ERGEBNIS: {len(graue_bilder)} graue, {len(farbige_bilder)} farbige Bilder")
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print(f"{'='*60}\n")
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# Details
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if graue_bilder:
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print("GRAUE BILDER (erste 10):")
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for datei, metriken in graue_bilder[:10]:
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print(f" {datei}: P95-Diff={metriken.get('p95_diff', 0):.1f}")
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if len(graue_bilder) > 10:
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print(f" ... und {len(graue_bilder) - 10} weitere")
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if farbige_bilder:
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print("\nFARBIGE BILDER (erste 10):")
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for datei, metriken in farbige_bilder[:10]:
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print(f" {datei}: P95-Diff={metriken.get('p95_diff', 0):.1f}")
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if len(farbige_bilder) > 10:
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print(f" ... und {len(farbige_bilder) - 10} weitere")
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if __name__ == "__main__":
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quellordner = "./image"
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zielordner_grau = "graue_bilder"
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# Starte mit Schwellwert 20
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# Wenn zu viele Farbbilder als grau erkannt werden: auf 15 senken
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# Wenn zu viele Graubilder durchrutschen: auf 25 erhöhen
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filtere_graue_bilder_final(
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quellordner,
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zielordner_grau,
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max_rgb_diff=20,
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verschieben=True,loeschen=False
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)
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Reference in New Issue
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