fix(extract): Brückenerkennung per Verschneidung, Mittellinien ohne Dopplung

Fix-Runde 1, drei Befunde:

- road_polygons: Straßennetz ist ein zusammenhängendes Polygon über den ganzen
  Ausschnitt; eine Fensterprüfung um seine Bounding-Box sieht daher zwangsläufig
  Wasser und meldet fast alles als Brücke. Ersetzt durch Verschneidung jedes
  Straßenpolygons mit der Landfläche (Ruling 13). Die wörtlich vorgegebene
  Landberechnung (unary_union(land_polygons(labels))) besteht die bestehenden
  Tests nicht: eine Straße ist nie "wasser", also zählt land_polygons() sie
  selbst als Land, und ein Damm quer durchs Meer überlappt dann mit sich selbst
  statt als Brücke aufzufallen (siehe Fix-Bericht für den Nachweis). Land wird
  stattdessen ohne die Straßenklasse berechnet und um LAND_REACH_PX gewachsen,
  damit eine Straße, die direkt an Land beginnt, dort noch erkannt wird. Der
  Radius wurde am echten Mosaik kalibriert: unter 8 px verkettet sich eine
  gewöhnliche Küstenstraße mangels Berührung mit "Land" erneut zu einem
  kartenweiten Brückenstück; 10 px behebt das mit Sicherheitsabstand zur
  Wasserlücke des bestehenden Tests.

- centerlines: eine Kontur um das ein Pixel breite Skelett lief auf beiden
  Seiten des Bandes hin und zurück und lieferte jede Linie doppelt; an
  Kreuzungen ergab das eine einzelne Schleife statt getrennter Äste (Ruling 14,
  neue Tests zuerst rot gesehen). Ersetzt durch einen Pixelgraphen (networkx):
  Skelettpixel als Knoten, 8er-Nachbarschaft als Kanten, Pfade zwischen Knoten
  mit Grad ungleich 2 je Zusammenhangskomponente, reine Ringe einmal umlaufen.

- mask_polygons: Polygon(ring).buffer(0) kann bei selbstschneidenden Konturen
  ein MultiPolygon liefern; das schlug später mit AttributeError fehl. Beim
  Einsortieren in outers/holes wird jetzt nur noch ein sauberes Polygon
  akzeptiert (Ruling 15).

16/16 Tests grün. Auf dem echten Mosaik: 469 Straßenstücke (190 Brücken,
größtes Brückenstück 26.294 m² auf einer lokalen Fläche von 643 x 564 m,
nicht mehr kartenweit).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

tools/extract/leonida/vectors.py

@@ -1,6 +1,8 @@
+import networkx as nx
 import numpy as np
 from scipy import ndimage as ndi
 from shapely.geometry import LineString, Polygon
+from shapely.ops import unary_union
 from skimage.measure import find_contours
 from skimage.morphology import closing, disk, skeletonize
 
@@ -24,7 +26,7 @@ def mask_polygons(mask: np.ndarray, min_area: float, simplify: float) -> list[Po
         if len(ring) < 4:
             continue
         poly = Polygon(ring).buffer(0)
-        if poly.is_empty or poly.area < min_area:
+        if poly.is_empty or poly.area < min_area or poly.geom_type != "Polygon":
             continue
         (outers if _signed_area(local) > 0 else holes).append(poly)
     result = []
@@ -60,41 +62,97 @@ def road_mask(labels: np.ndarray) -> np.ndarray:
     return closing(mask, disk(3))
 
 
-# Rand in Pixeln (= Metern) um die Straßenfläche zur Brückenprüfung: die Straßenfläche
+# Wuchs der Landmaske in Pixeln (= Metern) für die Brückenprüfung. Am echten Mosaik
-# selbst ist per Definition nie "wasser", daher muss das Fenster über ihren Rand
+# gemessen: 3-5 px reichen nicht, weil Bordstein/Anti-Aliasing zwischen "land" und der
-# hinausschauen, um das Wasser zu sehen, das sie überquert.
+# angrenzenden Straße auf Karten mit echtem Rauschen mehr Lücke lassen als im
-BRIDGE_MARGIN_PX = 3
+# künstlichen Test. Ist der Wuchs zu knapp, berührt eine ganz normale Küstenstraße
+# nirgends "Land" und verkettet sich mit jeder anderen zu knappen Stelle zu einem
+# Brückenstück, das (wie der ursprüngliche Fensteransatz) fast die ganze Karte
+# überspannt. Ab 8 px reißt diese Kette am echten Mosaik; 10 px lässt zusätzlich Raum
+# zum künstlichen Test, dessen 15 Pixel breite Wasserlücke sonst zu knapp anläge.
+LAND_REACH_PX = 10
 
 
 def road_polygons(labels: np.ndarray) -> list[tuple[Polygon, bool]]:
-    water = labels == CLASSES["wasser"]
+    """Straßenflächen, aufgeteilt in Stücke auf Land und Brückenstücke über Wasser.
-    polys = mask_polygons(road_mask(labels), min_area=20, simplify=0.8)
+
+    "Land" ist hier die Geländeklasse ohne die Straße selbst, um LAND_REACH_PX nach
+    außen gewachsen. Ohne den Ausschluss der Straße wäre das zirkulär: land_polygons()
+    zählt "nicht Wasser" als Land, und eine Straße ist nie "wasser" – ein Damm quer
+    durchs Meer würde dann fast vollständig mit sich selbst überlappen und nie als
+    Brücke auffallen. Der Wuchs sorgt dafür, dass eine Straße, die direkt an echtem
+    Land beginnt, dort noch als "auf Land" erkannt wird, statt an ihrer eigenen Kante
+    ins Leere zu greifen.
+    """
+    solid_ground = ndi.binary_dilation(
+        (labels != CLASSES["wasser"]) & ~road_mask(labels), disk(LAND_REACH_PX)
+    )
+    land = unary_union(mask_polygons(solid_ground, min_area=50, simplify=1.0))
     out = []
-    for poly in polys:
+    for poly in mask_polygons(road_mask(labels), min_area=20, simplify=0.8):
-        r0, c0, r1, c1 = _bbox_px(poly)
+        for part, bridge in ((poly.intersection(land), False), (poly.difference(land), True)):
-        r0 = max(r0 - BRIDGE_MARGIN_PX, 0)
+            for piece in getattr(part, "geoms", [part]):
-        c0 = max(c0 - BRIDGE_MARGIN_PX, 0)
+                if piece.geom_type == "Polygon" and piece.area >= 20:
-        r1 = min(r1 + BRIDGE_MARGIN_PX, water.shape[0] - 1)
+                    out.append((piece, bridge))
-        c1 = min(c1 + BRIDGE_MARGIN_PX, water.shape[1] - 1)
-        window = water[r0:r1 + 1, c0:c1 + 1]
-        out.append((poly, bool(window.mean() > 0.3)))
     return out
 
 
-def _bbox_px(poly: Polygon) -> tuple[int, int, int, int]:
-    minx, miny, maxx, maxy = poly.bounds
-    return (int(SLICE["y1"] - maxy), int(minx - SLICE["x0"]),
-            int(SLICE["y1"] - miny), int(maxx - SLICE["x0"]))
-
-
 def centerlines(labels: np.ndarray) -> list[LineString]:
-    """Skelett der Straßenflächen, nur zum Platzieren von Laternen und Palmen."""
+    """Skelett der Straßenflächen, nur zum Platzieren von Laternen und Palmen.
-    skeleton = skeletonize(road_mask(labels))
+
+    Eine Kontur um das ein Pixel breite Skelett liefert jede Linie doppelt (sie umrundet
+    das Band und läuft auf der anderen Seite zurück). Stattdessen wird das Skelett als
+    Pixelgraph gelesen: Skelettpixel sind Knoten, 8er-Nachbarschaft ist eine Kante. Je
+    Zusammenhangskomponente werden die Pfade zwischen Knoten mit Grad ungleich 2 verfolgt
+    (Enden und Kreuzungen trennen die Äste); ein reiner Ring ohne solche Knoten wird
+    einmal umlaufen.
+    """
+    graph = _skeleton_graph(skeletonize(road_mask(labels)))
     lines = []
-    for contour in find_contours(skeleton.astype(float), 0.5):
+    for path in _skeleton_paths(graph):
-        pts = _to_world(contour)
+        line = LineString(_to_world(path)).simplify(1.5)
-        if len(pts) >= 2:
-            line = LineString(pts).simplify(1.5)
         if line.length >= 15:
             lines.append(line)
     return lines
+
+
+def _skeleton_graph(skeleton: np.ndarray) -> nx.Graph:
+    """Skelettpixel als Knoten, 8er-Nachbarschaft als Kanten."""
+    pixels = set(zip(*np.nonzero(skeleton)))
+    graph = nx.Graph()
+    graph.add_nodes_from(pixels)
+    for r, c in pixels:
+        for dr in (-1, 0, 1):
+            for dc in (-1, 0, 1):
+                neighbour = (r + dr, c + dc)
+                if (dr or dc) and neighbour in pixels:
+                    graph.add_edge((r, c), neighbour)
+    return graph
+
+
+def _skeleton_paths(graph: nx.Graph) -> list[list[tuple[int, int]]]:
+    """Pfade zwischen Enden/Kreuzungen (Grad ≠ 2) je Zusammenhangskomponente;
+    ein reiner Ring aus lauter Grad-2-Knoten wird einmal umlaufen."""
+    paths, seen = [], set()
+    for component in nx.connected_components(graph):
+        sub = graph.subgraph(component)
+        branch_nodes = [n for n in sub if sub.degree(n) != 2]
+        if not branch_nodes:
+            start = next(iter(component))
+            ring = list(nx.dfs_preorder_nodes(sub, start))
+            ring.append(start)
+            paths.append(ring)
+            continue
+        for start in branch_nodes:
+            for first in sub.neighbors(start):
+                if frozenset((start, first)) in seen:
+                    continue
+                path, prev, current = [start, first], start, first
+                seen.add(frozenset((start, first)))
+                while sub.degree(current) == 2:
+                    nxt = next(n for n in sub.neighbors(current) if n != prev)
+                    seen.add(frozenset((current, nxt)))
+                    path.append(nxt)
+                    prev, current = current, nxt
+                paths.append(path)
+    return paths

tools/extract/tests/test_vectors.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 import numpy as np
 from leonida.classify import CLASSES
-from leonida.vectors import land_polygons, mask_polygons, road_polygons
+from leonida.vectors import centerlines, land_polygons, mask_polygons, road_polygons
 
 def test_square_becomes_one_polygon_with_right_area():
     mask = np.zeros((100, 100), dtype=bool)
@@ -31,3 +31,16 @@ def test_crossing_roads_form_a_single_polygon():
     labels[:, 28:32] = CLASSES["strasse"]
     roads = road_polygons(labels)
     assert len(roads) == 1                          # Kreuzung, kein Zerfall in vier Arme
+
+def test_centerline_runs_once_along_a_straight_road():
+    labels = np.full((60, 300), CLASSES["land"], dtype=np.uint8)
+    labels[28:38, 50:250] = CLASSES["strasse"]        # 200 lang, 10 breit
+    lines = centerlines(labels)
+    assert len(lines) == 1
+    assert 180 <= lines[0].length <= 215              # einmal entlang, nicht hin und zurück
+
+def test_crossing_roads_yield_separate_centerlines():
+    labels = np.full((120, 120), CLASSES["land"], dtype=np.uint8)
+    labels[55:65, :] = CLASSES["strasse"]
+    labels[:, 55:65] = CLASSES["strasse"]
+    assert len(centerlines(labels)) >= 3               # Arme werden an der Kreuzung getrennt