feat(extract): Pixel-Klassifizierung mit Lab-Palette

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

tools/extract/leonida/classify.py

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+import numpy as np
+from scipy import ndimage as ndi
+from skimage.color import rgb2lab
+
+PALETTE = {
+    "wasser":     (44, 103, 164),
+    "land":       (192, 216, 128),
+    "gruen":      (139, 195, 74),
+    "sand":       (232, 216, 136),
+    "stadt":      (216, 216, 216),
+    "gebaeude":   (176, 176, 176),
+    "strasse":    (80, 80, 80),
+    "weg":        (192, 152, 96),
+    "spekulativ": (198, 96, 96),
+}
+CLASSES = {name: i for i, name in enumerate(PALETTE)}
+UNKNOWN = 255
+MAX_DELTA_E = 14.0     # darüber gilt ein Pixel als unbekannt (Beschriftung, Icon, Kante)
+
+
+def classify(rgb: np.ndarray, report_unknown: bool = False):
+    """Ordnet jedes Pixel der nächsten Palettenfarbe zu; Ausreißer werden aufgefüllt.
+
+    Mit report_unknown=True kommt zusätzlich der Anteil der Pixel zurück, die vor dem
+    Auffüllen zu keiner Legendenfarbe passten. Aufgabe 6 bricht darüber bei über 5 % ab.
+    """
+    lab = rgb2lab(rgb.astype(np.float32) / 255.0)
+    ref = rgb2lab(np.array([list(PALETTE.values())], dtype=np.float32) / 255.0)[0]
+    dist = np.linalg.norm(lab[:, :, None, :] - ref[None, None, :, :], axis=3)
+    labels = dist.argmin(axis=2).astype(np.uint8)
+    unknown = dist.min(axis=2) > MAX_DELTA_E
+    share = float(unknown.mean())
+    if unknown.any():
+        # Nächstes bekanntes Pixel übernehmen.
+        idx = ndi.distance_transform_edt(unknown, return_distances=False, return_indices=True)
+        labels = labels[tuple(idx)]
+    return (labels, share) if report_unknown else labels
+
+
+def class_shares(labels: np.ndarray) -> dict[str, float]:
+    total = labels.size
+    counts = np.bincount(labels.ravel(), minlength=len(PALETTE))
+    return {name: float(counts[i]) / total for name, i in CLASSES.items()}