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business-card-scanner/app/extract.py
Lucas Orth 1f29d5eb27
All checks were successful
Build & Deploy / deploy (push) Successful in 1m14s
effort-Parameter modellabhängig senden, Design-Hierarchie, iOS-Datumsfeld
Fehler: claude-haiku-4-5 lehnt output_config.effort mit einem 400 ab, jede
Karte lief in einen Lesefehler. effort und der server-seitige Fallback
werden jetzt nur an Modelle geschickt, die sie annehmen; ein unbekanntes
Modell mit engerem Parametersatz wird einmal ohne Zusatzparameter
wiederholt, statt die Karte zu verlieren. Tests decken die Zuordnung ab.

Design: Grau kommt als Hierarchiestufe dazu. Drei Ebenen für Fläche
(weiß / grau gefüllt / schwarz), Text (schwarz / --ink-2 / --ink-3) und
Linie (3px / 1px schwarz / graue Haarlinie). Vorher trug alles dieselbe
3px-Kante und dasselbe Schwarz, dadurch war keine Ordnung erkennbar.
Konkret: nicht gewählte Filter treten zurück, Listenzeilen bekommen drei
Textstufen und Statuspillen statt einer gleichförmigen Zeile, das
Kopfband über Listen ist grau hinterlegt, zweitrangige und zerstörende
Aktionen sind leiser als die primäre.

iOS: Datumsfelder zentrieren ihren Wert und sacken in der Höhe ein. Die
WebKit-Pseudoelemente ziehen sie auf die Form der übrigen Felder.

Dazu die Domain in der Dokumentation auf scanner.lucas-orth.de.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-06 12:36:24 +02:00

176 lines
5.9 KiB
Python

"""Kontaktdaten aus einem Kartenbild lesen.
Das Bild geht direkt an das Vision-Modell: Layout, Schriftgroesse und
Gruppierung sind genau die Information, die die Feldzuordnung moeglich macht
- ein vorgeschalteter OCR-Schritt wuerde sie wegwerfen.
"""
import asyncio
import base64
import json
import logging
import anthropic
from . import config, imaging
log = logging.getLogger(__name__)
FIELDS = [
"full_name", "first_name", "last_name", "job_title", "company", "department",
"email", "phone", "mobile", "fax", "website",
"street", "postal_code", "city", "country",
]
SCHEMA = {
"type": "object",
"properties": {
"is_business_card": {
"type": "boolean",
"description": "False, wenn der Ausschnitt keine Visitenkarte zeigt.",
},
**{name: {"type": ["string", "null"]} for name in FIELDS},
},
"required": ["is_business_card", *FIELDS],
"additionalProperties": False,
}
SYSTEM = """Du liest Visitenkarten aus und gibst die Kontaktdaten strukturiert zurueck.
Regeln:
- Uebernimm nur, was auf der Karte steht. Nichts ergaenzen, nichts raten.
- Fehlt ein Feld auf der Karte, gib null zurueck.
- Telefonnummern im internationalen Format, wenn die Vorwahl erkennbar ist
(z. B. +49 511 123456), sonst unveraendert.
- phone ist die Festnetznummer, mobile die Mobilnummer. Ist nur eine Nummer
ohne Kennzeichnung angegeben, gehoert sie in phone.
- company ist der Firmenname, job_title die Funktion der Person.
- full_name ist der vollstaendige Name inklusive Titeln wie "Dr.",
first_name und last_name ohne Titel.
- website ohne Protokollpraefix.
- Zeigt der Ausschnitt keine Visitenkarte (Tischkante, Notizzettel, leere
Flaeche), setze is_business_card auf false und alle Felder auf null."""
PROMPT = "Lies diese Visitenkarte aus."
# Nicht jedes Modell nimmt jeden Parameter an: die kleinen Modelle kennen
# output_config.effort nicht (400), der server-seitige Fallback gilt nur fuer
# die groessten.
_NO_EFFORT = ("claude-haiku-", "claude-sonnet-4-5")
_WITH_FALLBACK = ("claude-opus-5", "claude-fable-")
_client = None
def _output_config(with_effort: bool) -> dict:
settings = {"format": {"type": "json_schema", "schema": SCHEMA}}
if with_effort:
settings["effort"] = "low" # reines Ablesen, keine Denkarbeit
return settings
def available() -> bool:
return bool(config.ANTHROPIC_API_KEY)
def _get_client() -> anthropic.AsyncAnthropic:
global _client
if _client is None:
_client = anthropic.AsyncAnthropic(api_key=config.ANTHROPIC_API_KEY)
return _client
def _empty(reason: str) -> dict:
return {"is_business_card": False, "_error": reason, **{f: None for f in FIELDS}}
def _has_content(result: dict) -> bool:
return any(result.get(field) for field in FIELDS)
async def _ask(image_jpeg: bytes) -> dict:
client = _get_client()
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/jpeg",
"data": base64.standard_b64encode(image_jpeg).decode(),
},
},
{"type": "text", "text": PROMPT},
],
}
]
model = config.ANTHROPIC_MODEL
common = dict(model=model, max_tokens=2000, system=SYSTEM, messages=messages)
effort = not model.startswith(_NO_EFFORT)
try:
if model.startswith(_WITH_FALLBACK):
response = await client.beta.messages.create(
betas=["server-side-fallback-2026-07-01"],
fallbacks="default",
output_config=_output_config(effort),
**common,
)
else:
response = await client.messages.create(
output_config=_output_config(effort), **common
)
except anthropic.BadRequestError as exc:
# Ein Modell mit engerem Parametersatz, als die Listen oben kennen.
# Einmal ohne Zusatzparameter nachfassen, statt die Karte zu verlieren.
log.warning("Anfrage abgelehnt (%s) - Wiederholung ohne Zusatzparameter", exc)
response = await client.messages.create(
output_config=_output_config(with_effort=False), **common
)
if response.stop_reason == "refusal":
return _empty("Vom Modell abgelehnt")
text = next((b.text for b in response.content if b.type == "text"), None)
if not text:
return _empty("Leere Antwort")
return json.loads(text)
async def extract(image_jpeg: bytes) -> dict:
"""Ein Kartenbild auslesen.
Bleibt das Ergebnis leer, wird einmal um 180 Grad gedreht nachgefasst:
wie herum die Karte auf dem Tisch lag, ist geometrisch nicht bestimmbar.
Die gedrehte Fassung entsteht erst hier, nicht auf Vorrat fuer jede Karte.
"""
if not available():
return _empty("Kein ANTHROPIC_API_KEY gesetzt")
try:
result = await _ask(image_jpeg)
except Exception as exc: # Netzfehler, Rate Limit, ungueltiges JSON
log.exception("Extraktion fehlgeschlagen")
return _empty(f"{type(exc).__name__}: {exc}")
if not _has_content(result):
try:
rotated = await asyncio.to_thread(imaging.rotate_jpeg_180, image_jpeg)
retry = await _ask(rotated)
if _has_content(retry):
retry["_rotated"] = True
return retry
except Exception:
log.exception("Zweiter Versuch (gedreht) fehlgeschlagen")
return result
async def extract_all(images: list) -> list:
"""Alle Karten eines Fotos parallel auslesen."""
limit = asyncio.Semaphore(max(1, config.EXTRACT_CONCURRENCY))
async def one(image_jpeg: bytes) -> dict:
async with limit:
return await extract(image_jpeg)
return await asyncio.gather(*(one(image) for image in images))