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