feat(extract): Flamingo Park hängt seine Straße an den Graphen

World.centerlines wird zu World.graph: apply_street() und apply_park() schneiden und
verlängern jetzt den Straßengraphen statt einer losen Liste von Mittellinien, mit den neuen
roads.cut_edges()/attach() als Gegenstück zum bestehenden Schneiden der Straßenflächen.
apply_park() schneidet dabei einmal am Parkviereck (nicht je Sperrfläche - das schneidet
tatsächlich nichts, was der Parkumriss nicht schon geschnitten hätte). check_corners() bleibt
unverändert gegen world.roads (den Korridor) messen, mit einem erklärenden Docstring-Absatz und
einer Regressionswache dafür in den Tests.

MIN_CENTERLINE (15 m) entfällt zugunsten von MIN_EDGE (5 m): Der alte Grund - Laternen wählten
ihre Straßenseite über den Listenindex - fällt weg, sobald eine spätere Aufgabe die Seite aus
der Geometrie bestimmt. test_park_street.py dokumentiert das jetzt: die beiden 11-m-Enden der
geschnittenen Gasse bleiben deshalb stehen, statt wie vorher zu verschwinden.

Beim Nachrechnen der Prüfkörper aus dem Auftrag fielen zwei echte Fehler auf: Der Reste-unter-
Mindestlänge-Test schnitt ursprünglich bis übers Streckenende hinaus, sodass der Rest schon
geometrisch verschwand und der MIN_EDGE-Filter nie geprüft wurde - jetzt schneidet er innerhalb
der Strecke, sodass tatsächlich ein zu kurzes Stück verworfen wird. Und die neue
Korridor-Regressionswache verglich (12-7)/2 > 2.5, was mit den echten Maßen immer falsch ist
(2.5 > 2.5); korrigiert auf >=, denn die Halbdifferenz trifft die Toleranz exakt.

Ausserdem musste eine Test-Fixture in test_park_apply.py von einem 5-m-Reststück (exakt an der
neuen MIN_EDGE-Grenze, hätte also entgegen der ursprünglichen Testabsicht überlebt) auf 3 m
verkürzt werden, damit der Test weiterhin prüft, dass echte Kurzreste wegfallen.

run.py bleibt unangetastet: Es ist bereits durch eine frühere Aufgabe gebrochen und wird von der
nächsten Aufgabe repariert.

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

tools/extract/leonida/roads.py

@@ -18,7 +18,7 @@ from dataclasses import dataclass, field
 import networkx as nx
 import numpy as np
 from scipy import ndimage as ndi
-from shapely.geometry import LineString
+from shapely.geometry import LineString, Polygon
 from skimage.morphology import disk
 
 from .coords import SLICE
@@ -280,6 +280,50 @@ def measure_widths(graph: Graph, distance: np.ndarray) -> Graph:
     return graph
 
 
+# Kürzere Reste nach einem Schnitt sind Stummel, die nur eine Kreuzung vortäuschen würden.
+MIN_EDGE = 5.0
+
+
+def cut_edges(graph: Graph, cut: Polygon) -> Graph:
+    """Alles, was in der Fläche liegt, aus den Kanten herausschneiden.
+
+    Gegenstück zum Schneiden der Straßenflächen: Wo Flamingo Park die alte Gasse entfernt, darf
+    im Graphen an derselben Stelle keine Kante mehr stehen - sonst führte dort weiterhin eine
+    Fahrbahn durch den Park, nur ohne die Straßenfläche, die sie einmal begründet hat.
+    """
+    out = Graph(nodes=list(graph.nodes), edges=[])
+    for edge in graph.edges:
+        line = LineString(edge.points)
+        if not line.intersects(cut):
+            out.edges.append(edge)
+            continue
+        rest = line.difference(cut)
+        for piece in getattr(rest, "geoms", [rest]):
+            if piece.geom_type != "LineString" or piece.length < MIN_EDGE:
+                continue
+            points = [(round(x, 2), round(y, 2)) for x, y in piece.coords]
+            out.edges.append(Edge(a=attach(out, points[0]), b=attach(out, points[-1]),
+                                  points=points, width=edge.width, klass=edge.klass))
+    return _renumber(out)
+
+
+def attach(graph: Graph, point: tuple[float, float], radius: float = JUNCTION_RADIUS) -> int:
+    """Knoten-ID an dieser Stelle: der nächste innerhalb von radius, sonst ein neuer.
+
+    Damit hängt sich eine von Hand ergänzte Straße (die Jefferson Avenue) an die Querstraße an,
+    statt als freies Ende danebenzuliegen und ohne Kreuzung zu enden.
+    """
+    best, best_distance = None, radius
+    for k, node in enumerate(graph.nodes):
+        distance = ((node.point[0] - point[0]) ** 2 + (node.point[1] - point[1]) ** 2) ** 0.5
+        if distance <= best_distance:
+            best, best_distance = k, distance
+    if best is not None:
+        return best
+    graph.nodes.append(Node((float(point[0]), float(point[1]))))
+    return len(graph.nodes) - 1
+
+
 def _median_width(line: LineString, distance: np.ndarray) -> float:
     start, end = WIDTH_MARGIN, line.length - WIDTH_MARGIN
     if end <= start: