docs: zwei Fehler im Referenzcode von Aufgabe 4 korrigiert

- Löcher werden über das Vorzeichen der Shoelace-Summe erkannt; die Stichprobe am
  Konturmittelpunkt versagt bei einer Insel mit Lagune
- das Brückenfenster braucht einen Rand, sonst enthält es nur Straßenpixel und die
  Erkennung löst nie aus

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

docs/superpowers/plans/2026-09-12-leonida-vice-slice.md

@@ -701,6 +701,7 @@ from .classify import CLASSES
 from .coords import SLICE
 
 ROAD_CLASSES = ("strasse", "weg", "spekulativ")
+BRIDGE_MARGIN_PX = 3
 
 
 def _to_world(contour: np.ndarray) -> list[tuple[float, float]]:
@@ -718,7 +719,7 @@ def mask_polygons(mask: np.ndarray, min_area: float, simplify: float) -> list[Po
         poly = Polygon(ring).buffer(0)
         if poly.is_empty or poly.area < min_area:
             continue
-        (holes if not _is_outer(mask, contour - 1) else outers).append(poly)
+        (outers if _signed_area(contour - 1) > 0 else holes).append(poly)
     result = []
     for outer in outers:
         inner = [h.exterior.coords for h in holes if outer.contains(h)]
@@ -726,12 +727,16 @@ def mask_polygons(mask: np.ndarray, min_area: float, simplify: float) -> list[Po
     return [p for p in result if p.geom_type == "Polygon" and p.area >= min_area]
 
 
-def _is_outer(mask: np.ndarray, contour: np.ndarray) -> bool:
+def _signed_area(contour: np.ndarray) -> float:
-    """Innen liegende Konturen umschließen Löcher."""
+    """Shoelace-Summe in Pixelkoordinaten (Zeile, Spalte).
-    r, c = contour.mean(axis=0)
+
-    r = int(np.clip(r, 0, mask.shape[0] - 1))
+    find_contours liefert Außenkonturen und Löcher mit entgegengesetztem Umlaufsinn;
-    c = int(np.clip(c, 0, mask.shape[1] - 1))
+    das Vorzeichen trennt sie zuverlässig. Eine Stichprobe der Maske am Mittelpunkt der
-    return bool(mask[r, c])
+    Kontur versagt bei konzentrischen Formen: bei einer Insel mit Lagune liegt der
+    Mittelpunkt der Außenkontur selbst in der Lagune.
+    """
+    row, col = contour[:, 0], contour[:, 1]
+    return float(0.5 * np.sum(col * np.roll(row, -1) - np.roll(col, -1) * row))
 
 
 def land_polygons(labels: np.ndarray) -> list[Polygon]:
@@ -754,6 +759,11 @@ def road_polygons(labels: np.ndarray) -> list[tuple[Polygon, bool]]:
     out = []
     for poly in polys:
         r0, c0, r1, c1 = _bbox_px(poly)
+        # Ohne Rand enthält das Fenster nur Straßenpixel und damit nie Wasser.
+        r0 = max(r0 - BRIDGE_MARGIN_PX, 0)
+        c0 = max(c0 - BRIDGE_MARGIN_PX, 0)
+        r1 = min(r1 + BRIDGE_MARGIN_PX, water.shape[0] - 1)
+        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