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business-card-scanner/app/extract.py
Lucas Orth bc1981f1bd Scan-Pfad entschlacken, Container-Limits setzen
Drei Änderungen, die den Spitzenverbrauch eines Stapelscans senken:

- Zuschnitte werden nicht mehr auf 1400 px hochgerechnet. Auf einem
  Stapelfoto ist eine Karte nur ein paar hundert Pixel breit; sie
  aufzublasen erzeugt vier Mal so viele Pixel ohne mehr Information und
  kostet zusätzlich Bildtokens beim Modellaufruf. OUT_WIDTH ist jetzt
  eine Obergrenze.
- Die um 180 Grad gedrehte Fassung entsteht erst, wenn ein Ergebnis leer
  bleibt, statt für jede Karte auf Vorrat. Das halbiert die
  JPEG-Kodierungen im Normalfall.
- Zuschnitte werden einzeln kodiert und sofort freigegeben, statt
  gesammelt im Speicher zu liegen.

Dazu mem_limit und cpus für den App-Container: ein Ausreißer soll den
Container treffen, nicht den Host, auf dem auch Jitsi und MySQL laufen.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-06 12:22:37 +02:00

162 lines
5.2 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."
_client = None
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},
],
}
]
common = dict(
model=config.ANTHROPIC_MODEL,
max_tokens=2000,
system=SYSTEM,
messages=messages,
output_config={
"format": {"type": "json_schema", "schema": SCHEMA},
"effort": "low", # reines Ablesen, keine Denkarbeit
},
)
try:
response = await client.beta.messages.create(
betas=["server-side-fallback-2026-07-01"],
fallbacks="default",
**common,
)
except anthropic.BadRequestError:
# Der Fallback-Parameter haengt am Modell. Ohne ihn laeuft die Anfrage
# weiter, sie bricht bei einer Ablehnung nur ohne Ersatzmodell ab.
log.warning("Server-side fallback abgelehnt, Anfrage ohne Fallback")
response = await client.messages.create(**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))