Kader

Automatisches Zuschneiden digitaler Ablichtungsbilder auf den analogen Filmrahmen – als eigenständiges Werkzeug mit Web-Oberfläche. darktable, RawTherapee und Lightroom/Camera Raw lassen sich optional anbinden.

Problem

Wenn man analoge Negative mit einer Kamera digitalisiert, bleibt der Filmstreifen und der umgebende Tisch im Bild. Das manuelle Zuschneiden jedes einzelnen Bildes ist zeitaufwendig.

Lösung

Die Erkennung findet den Filmrahmen im Bild und schlägt einen Crop vor. In einer lokalen Web-Oberfläche prüfst und korrigierst du die Vorschläge, sortiert nach Sicherheit (🟢 grün / 🟡 gelb / 🔴 rot). Fertig übergibt das Ergebnis an ein Ziel: zugeschnittene Kopien, eine Crop-Liste (JSON/CSV), Sidecars für darktable, RawTherapee oder Lightroom oder – über das Lua-Plugin – direkt in darktable.

Erkannte Filmformate

Format	Seitenverhältnis
Kleinbild 135 (Standard)	2:3
Mittelformat 6x6	1:1
Mittelformat 6x4.5	4:5
Mittelformat 6x7	6:7
Mittelformat 6x9	2:3

Architektur

   Ordner / darktable-Auswahl
            │
   ┌────────▼─────────┐   RAW?   ┌─────────────────────────────────────────────┐
   │  Eingabe          │ ───────▶ │ RAW-Konverter (companion/converters.py)     │
   │  JPEG/TIFF/PNG    │          │ darktable-cli · rawtherapee-cli · rawpy     │
   └────────┬─────────┘          └──────────────────────┬──────────────────────┘
            └──────────────────────┬─────────────────────┘
                          ┌────────▼─────────┐
                          │ Erkennung        │  kader.py, film_scale.py
                          │ (OpenCV + NumPy) │  Crop + Konfidenz je Bild, Konsens je Rolle
                          └────────┬─────────┘
                          ┌────────▼─────────┐
                          │ Companion        │  lokaler Server + Web-UI (companion/)
                          │ Prüfen, Fertig   │  Sitzung, Editor, Schräglage, Feedback
                          └────────┬─────────┘
                                   │ plan.json
   ┌──────────┬──────────┬─────────┴─┬───────────┬─────────────┬────────────┐
   │ darktable│ copies   │ json      │ xmp       │ rawtherapee │ reviews    │  Ziele (companion/targets/)
   │ (Lua)    │ Kopien   │ crops.json│ Lightroom │ .pp3        │ Kalibrierung│
   └──────────┴──────────┴───────────┴───────────┴─────────────┴────────────┘

Die Erkennung und die Web-UI sind werkzeugneutral. Nur die beiden Enden sind austauschbare Adapter: ein RAW-Konverter auf der Eingabeseite (nur für RAW-Dateien) und ein Ziel auf der Ausgabeseite.

Erkennungsstrategien

1. Konturenanalyse – Sucht Rechteck-Konturen nach Schwellwert-Binarisierung
2. Canny + Hough – Kantenerkennung und Liniensuche für klare Filmränder
3. Gradient-Übergänge – Analysiert mittlere Helligkeitsänderungen pro Zeile/Spalte
4. Helligkeitsmaske – Findet den größten zusammenhängenden Bereich (für unterbelichtete Bilder)

Alle Strategien laufen parallel, und die Ergebnisse werden zusammengeführt. Übereinstimmungen erhalten einen Konfidenz-Boost. Bilder im selben Ordner gelten als eine Filmrolle; die Rolle liefert Größe und Maßstab (Perforation) für alle ihre Bilder.

Unsicherheitsbehandlung

• Konfidenzwert (0.0–1.0) je Bild; die Web-UI zeigt, aus welchen Faktoren er sich zusammensetzt.
• Gruppen: 🟢 grün ab 0.5 (sicher), 🟡 gelb ab 0.3 (prüfen), 🔴 rot darunter. Die Schwellen sind in der Web-UI einstellbar.
• Rote Bilder werden nicht zugeschnitten, außer du korrigierst oder akzeptierst sie.
• Die Gruppe wird ans Ziel weitergegeben: in darktable, RawTherapee und Lightroom als Farblabel (rot/gelb/grün), in crops.json/crops.csv als Spalte label.

Installation

Herunterladen (Windows, Linux)

Ohne Python und ohne Terminal: auf der Release-Seite Kader-…-windows-x64.exe bzw. Kader-…-x86_64.AppImage herunterladen und doppelklicken. Ein Dialog fragt nach dem Ordner mit den Scans, danach öffnet sich die Prüfung im Browser; ein kleines Fenster zeigt den Fortschritt und beendet Kader. RAWs werden ohne weitere Programme entwickelt (rawpy ist enthalten). Die exe ist nicht signiert (SmartScreen: „Weitere Informationen“ → „Trotzdem ausführen“), das AppImage muss einmal ausführbar gemacht werden. Bauen: packaging/README.md.

Mit darktable oder RawTherapee, ohne Terminal:

Weg	So geht's	Gut für
Ziel darktable-Sidecars	App starten, Ordner wählen, prüfen, Fertig; im Statusfenster darktable öffnen importiert den Ordner	neue Rollen, die noch nicht in darktable sind
darktable-Plugin	beim ersten Start bietet die App an, es einzurichten (darktable vorher schließen); danach in darktable Bilder wählen → Review starten	Bilder, die schon in darktable liegen
Ziel RawTherapee-Profile	App starten, Ordner wählen, prüfen, Fertig; RawTherapee öffnen zeigt den Ordner, die .pp3-Profile liest es selbst	RawTherapee-Nutzer

RawTherapee hat keine Plugin-Schnittstelle; Kader läuft dort immer vorher. Vorhandene .pp3-Profile und darktable- Bearbeitungen bleiben stehen, Kader ergänzt nur Crop (und bei darktable Drehung) und Farblabel. Kader findet darktable-cli/rawtherapee-cli auch in den Windows-Installationsordnern, wo die Installer sie nicht in den PATH eintragen.

Mit Python

Voraussetzungen: Python 3.8+, OpenCV, NumPy, Pillow (werden mitinstalliert).

Ohne darktable

git clone https://git.arianw.de/shrippen/kader.git
cd kader
./install.sh --standalone

Legt eine eigene Python-Umgebung unter ~/.local/share/kader/venv an, installiert das Paket samt rawpy (RAW-Entwicklung ohne externes Programm, optional) und verlinkt den Befehl kader nach ~/.local/bin. Kein Lua-Schritt, keine darktable-Dateien.

Alternativ von Hand: pip install ".[raw]" (ohne [raw]: RAWs brauchen dann darktable-cli oder rawtherapee-cli).

Als darktable-Plugin

Aus der App (exe/AppImage): der erste Start bietet die Einrichtung an, oder jederzeit Kader darktable-plugin install (uninstall, status). Das kopiert kader.lua nach <darktable-Konfiguration>/lua/contrib/kader/, trägt dort den Ort der App ein (kader_command; ein Start der verschobenen App trägt den neuen Ort nach), schaltet das Plugin im Script Manager ein (lua/script_manager/contrib/kader=TRUE in darktablerc) und ergänzt für darktable ohne Script Manager eine require-Zeile in luarc. darktable muss dabei geschlossen sein. Das Plugin startet den Server dann über die App, Python ist nicht nötig; es läuft unter Linux und Windows (dort cmd.exe, tasklist/taskkill; unter Windows noch nicht in echtem darktable geprüft). „Detect & Queue“ braucht weiterhin die Python-Installation unten.

Mit Python:

• Darktable (4.0+) mit Lua-Unterstützung

cd kader
./install.sh

Danach darktable neu starten und im Script Manager contrib → Kader einschalten. Das Plugin erscheint als Panel „Kader“.

Manuelle Installation:

1. kader.lua nach ~/.config/darktable/lua/ kopieren
2. kader.py nach ~/.config/darktable/lua/ kopieren und chmod +x
3. Falls ~/.config/darktable/lua/init.lua existiert: require "kader" anfügen
4. Falls nicht: init.lua mit diesem Inhalt erstellen:

   require "kader"
   

Nutzung ohne darktable

kader ~/Scans/2026-09            # = kader open ~/Scans/2026-09

1. Der Ordner wird durchsucht: Bilder direkt darin oder in Unterordnern (eine Ebene; jeder Unterordner = eine Filmrolle). Gelesen werden JPEG, TIFF, PNG und RAWs (NEF, CR2, CR3, ARW, RAF, ORF, RW2, DNG, …). Liegen RAW und JPEG gleichen Namens nebeneinander (RAW+JPEG der Kamera), zählt nur das RAW.
2. RAWs werden mit einem RAW-Konverter in voller Auflösung entwickelt, ohne einen vorhandenen Crop; dann läuft die Erkennung und die Web-UI öffnet sich im Browser.
3. Oben in der Web-UI wählst du das Ziel – wofür „Fertig“ den Crop schreibt (siehe Ziele). Ein Vorschlag ist schon markiert; jede Option erklärt ausführlich, was sie tut, ob sie Schräglage geradestellen kann und ob es in dieser Sitzung Bilder gibt, für die sie nichts schreibt (z. B. JPEGs bei xmp). Das Ziel lässt sich jederzeit vor „Fertig“ wechseln, danach über „Zurück zur Prüfung“ erneut.
4. Prüfen und korrigieren wie gewohnt (siehe Web-UI).
5. Fertig: die Ansicht wird gesperrt und der Plan sofort auf das gewählte Ziel angewendet. Das Ergebnis (OK / übersprungen / Fehler, Hinweise je Bild) steht oben in der Web-UI.
6. Nicht zufrieden? Zurück zur Prüfung, ändern, erneut Fertig: geschrieben wird nur, was sich geändert hat. Übersprungene Bilder, die vorher zugeschnitten waren, werden zurückgenommen (Kopie gelöscht, Crop im Sidecar aus). Wechselst du dabei das Ziel, bleiben die Dateien des vorherigen Ziels unangetastet liegen (die Web-UI weist darauf hin).

Erneutes Starten mit demselben Ordner und Ziel setzt die letzte Sitzung fort, auch wenn der Ordner inzwischen gewachsen ist: neue Bilder werden ergänzt und analysiert, bereits getroffene Entscheidungen an den alten bleiben unangetastet. Fehlt der alten Sitzung dagegen ein Bild, das jetzt nicht mehr da ist (gelöscht), passt sie nicht mehr und es entsteht eine neue. --new erzwingt in jedem Fall eine komplette Neuanalyse. Läuft für eine Sitzung schon ein Server (z. B. aus einem zweiten Terminal gestartet), meldet ein erneuter Aufruf nur dessen URL, statt einen zweiten Server auf denselben Dateien laufen zu lassen.

kader check ~/Scans/2026-09      # verfügbare Konverter, vorgeschlagenes Ziel
kader open ~/Scans --target xmp --films 33 34 --converter rawpy --out ~/Export --no-browser

Option	Bedeutung	Standard
--target	Ziel, siehe unten	aus dem Ordnerinhalt
--out	Ausgabeordner für copies/json	ORDNER/autocrop
--converter	darktable, rawtherapee, rawpy	nach vorhandenen Sidecars, sonst der erste verfügbare
--films	nur diese Rollen (Unterordner, 33 passt auf Film 33)	alle
--new	neu analysieren statt fortsetzen	aus
--no-browser	Browser nicht öffnen (URL steht in der Ausgabe)	aus
--idle-minutes	Server endet nach so viel Leerlauf	30
--tui	Terminal-Statusanzeige statt nur der URL (siehe unten)	aus
--bind	Lauschadresse; im Netzwerk erreichbar machen (siehe unten, Sicherheitshinweis beachten)	127.0.0.1

Ziele

Ziel	Schreibt	Geradestellen	Automatisch gewählt, wenn
copies	zugeschnittene Kopien OUT/<Rolle>/<Name> + crops.json/crops.csv	ja, beim Schneiden	nur JPEG/TIFF/PNG im Ordner
json	OUT/crops.json und OUT/crops.csv (Crop normiert und in Pixeln, Winkel, Gruppe)	Winkel in der Datei	RAWs ohne bekannte Sidecars
xmp	Adobe-Sidecar <Name>.xmp: crs:HasCrop, crs:Crop*, Farblabel xmp:Label	nein	eine Adobe-XMP (crs:) liegt neben einem RAW
rawtherapee	Profil <Datei>.pp3: [Crop], [General] ColorLabel	nein	ein .pp3 liegt im Ordner
darktable_xmp	darktable-Sidecar <Datei>.xmp: History-Schritte crop (und ashift), Farblabel	ja, Modul „Drehen und Perspektive“	eine darktable-XMP liegt im Ordner
darktable	über das Lua-Plugin, siehe Nutzung mit darktable	ja	– (nur aus darktable)
reviews	Kalibrierung, siehe Kalibrierung	Winkel als Referenz	–

--target auto (Standard) schlägt eines vor, entscheidet aber nicht endgültig: die Web-UI zeigt alle Ziele gleichberechtigt mit ausführlicher Erklärung und lässt dich jederzeit wechseln (siehe Web-UI). Ohne irgendein Sidecar im Ordner – der häufigste Fall bei frisch digitalisierten Rollen – schlägt auto json/copies vor, auch wenn du eigentlich xmp oder rawtherapee willst; wähle dann in der Web-UI bewusst um.

Die Originale werden nie verändert. Sidecars werden ergänzt: vorhandene Einstellungen bleiben stehen, nur Crop und Farblabel werden gesetzt. Ausgabeordner tragen die Markierung .autocrop-output und werden bei der nächsten Suche übersprungen.

xmp schreibt nur für proprietäre RAWs. Enthält eine Sitzung auch JPEG/TIFF/PNG/DNG, werden diese von xmp nicht geschrieben – die Web-UI markiert sie mit einer Kachel „nicht geschrieben“ und erklärt es im Crop-Editor, bevor du auf Fertig klickst, nicht erst danach im Ergebnis. Für eine gemischte Rolle bleibt nur: copies/json wählen (nimmt jedes Bild), oder das Werkzeug für den betroffenen Unterordner separat mit einem anderen Ziel laufen lassen.

Grenzen der Ziele (ehrlicher Stand):

• copies: Quelle ist das analysierte Bild, bei RAWs also der 8-Bit-JPEG-Export des Konverters. 8-Bit-Bilder behalten ICC-Profil und EXIF; 16-Bit-TIFF/PNG behalten die Bittiefe, aber ohne ICC-Profil und EXIF.
• xmp: nur für proprietäre RAWs (Lightroom liest für JPEG/TIFF/DNG keine Sidecars; diese Bilder werden übersprungen). Die Crop-Werte werden in die Sensorlage der RAW-Datei umgerechnet (Orientierung aus dem RAW-Kopf bzw. über rawpy); diese Annahme über Adobes Koordinaten ist nicht gegen Lightroom geprüft. Lightroom übernimmt geänderte Sidecars erst mit „Metadaten aus Datei lesen“. Ein Schräglagen-Winkel wird nicht übertragen; der Crop geht achsparallel im Originalrahmen hinüber (Hinweis im Ergebnis).
• rawtherapee: Crop in Pixeln des analysierten Rahmens. Mit --converter rawtherapee ist das RawTherapees eigener Rahmen; mit einem anderen Konverter kann er um einige Pixel abweichen (Hinweis im Ergebnis). Kein Winkel. Ein neu angelegtes .pp3 enthält nur Crop und Label – RawTherapee nimmt für den Rest seine eingebauten Standards, nicht dein Standardprofil. Besser: Bilder vorher einmal in RawTherapee öffnen. Gegen RawTherapee selbst nicht getestet.
• darktable_xmp: dieselben History-Schritte wie das Plugin (gegen darktable 5.6 per darktable-cli geprüft). Vorhandene History bleibt, die neuen Schritte kommen oben drauf; rückgängig gemachte Schritte (ab history_end) entfallen wie bei jeder neuen Bearbeitung in darktable. Blau/lila bleiben. Eine History in unbekannter Form wird nicht angefasst (Fehler im Ergebnis). darktable liest die XMP nur beim Import: für schon importierte Bilder „Einstellungen → Speicher → beim Start nach aktualisierten XMP-Dateien suchen“ einschalten und neu starten, oder das Plugin nehmen. Das Ergebnis nennt solche Bilder (schreibgeschützter Blick in library.db) und warnt, wenn darktable währenddessen läuft (es kann die XMP dann mit seinem Stand überschreiben).
• Capture One wird nicht unterstützt (zurückgestellt, siehe roadmap-standalone.md).

RAW-Konverter

Konverter	Programm	Bearbeitung fließt ein	Hinweis
darktable	darktable-cli	XMP-Historie (<Datei>.xmp), Crop ausgeschaltet	wie im Plugin; getestet
rawtherapee	rawtherapee-cli	Standardprofil + <Datei>.pp3, Crop ausgeschaltet	nicht getestet (kein RawTherapee in der Testumgebung)
rawpy	Python-Paket rawpy (LibRaw)	keine (Kamera-Weißabgleich, nicht invertiert)	kein externes Programm; mit einer DNG getestet

auto wählt das Werkzeug, dessen Sidecars neben den RAWs liegen, sonst den ersten verfügbaren in der Reihenfolge der Tabelle. Eine Sitzung nutzt genau einen Konverter, damit alle Bilder einer Rolle denselben Rahmen haben. Die Erkennung funktioniert auch auf nicht invertierten Negativen, ist dort aber etwas schwächer (Trefferquote 84 % gegen 87 % auf entwickelten Bildern, siehe roadmap.md, Nachtrag 2026-09-22).

Terminal-Statusanzeige (--tui)

Ohne --tui gibt open die URL einmal aus und der Prozess läuft still im Hintergrund weiter – auf einem NAS oder per SSH sieht man danach nichts mehr vom Fortschritt, außer man öffnet die Web-UI selbst. --tui zeigt stattdessen eine laufende Statusanzeige direkt im Terminal: Sitzung und Ziel, Zähler (grün/gelb/rot/anwenden), einen Fortschrittsbalken während Export/Erkennung, danach das Ergebnis nach „Fertig“, und die URL groß in der Mitte. Zwei Tasten:

Taste	Wirkung
O	versucht, die URL im Browser zu öffnen; ohne lokalen Browser (der NAS-Regelfall) erscheint ein Hinweis, die URL auf einem anderen Gerät zu öffnen
Q	beendet den Server (wie „Server beenden“ in der Web-UI)

Kein Ersatz für die Web-UI: Prüfen, Korrigieren und Fertig laufen weiterhin nur dort. --tui ist reine Statusanzeige, läuft im selben Prozess (kein zusätzlicher Netzwerk-Umweg) und braucht das Paket rich (pip install "kader[tui]", bei --standalone von install.sh mitinstalliert) sowie ein echtes Terminal (funktioniert über SSH; nicht unter Windows, nicht in einer Pipe/einem Skript). Fehlt eine Voraussetzung, meldet --tui das sofort und klar (kader check zeigt den Stand auch ohne --tui an). Nur für diesen eigenständigen Weg – über darktable oder serve --folder bleibt es wie bisher ganz ohne Terminal-Oberfläche.

Die Sitzung selbst endet nicht mit --tui: Solange der Server läuft (auch während --tui aktiv ist), ist die normale Web-UI unter derselben URL parallel nutzbar – beide arbeiten auf genau derselben Sitzung, Änderungen im Browser erscheinen mit der nächsten Aktualisierung auch in der TUI. Beendest du die TUI mit Q, bleibt die Sitzung auf der Platte erhalten; ein erneutes kader ORDNER (auch ohne --tui) setzt sie fort und öffnet die Web-UI wie gewohnt.

Im Netzwerk erreichbar (--bind)

Die URL aus --tui (und auch ohne sie) ist standardmäßig nur auf derselben Maschine erreichbar – der Server bindet an 127.0.0.1. Sitzt du per SSH auf einem NAS, hilft das allein nicht: ein Browser auf deinem eigenen Rechner kommt ohne Weiteres nicht an 127.0.0.1 des NAS heran. --bind ADRESSE öffnet den Server fürs Netzwerk:

kader open ~/Scans/Film-12 --tui --bind 0.0.0.0    # auf allen Netzwerkschnittstellen lauschen
kader open ~/Scans/Film-12 --tui --bind 192.168.1.50   # nur auf dieser einen Adresse
kader open ~/Scans/Film-12 --bind :: --port 8080       # IPv6 (URL dann mit [Adresse])

Lässt sich die Adresse nicht binden (gehört der Maschine nicht, Port belegt, kein IPv6), endet der Aufruf mit einer klaren Fehlermeldung. Mit --port 80 funktioniert auch der Aufruf ohne Portangabe in der URL. Ist der mit --port gewählte Port belegt, nimmt der Server den nächsten freien (bis zu 20 weiter, sonst einen beliebigen) und meldet das; die angezeigte URL stimmt immer.

Danach zeigt --tui (bzw. die normale Ausgabe ohne --tui) die URL mit einer im Netzwerk erreichbaren Adresse statt 127.0.0.1 – bei --bind 0.0.0.0 wird sie erraten (guess_lan_ip()): eine echte, physische Netzwerkschnittstelle mit privater LAN-Adresse wird bevorzugt, Docker-/Brücken-/VPN-Interfaces (docker0, br-…, veth…, tun… usw.) und deren üblicher Adressbereich (172.16–31.0.0/12, Dockers Standard-Spielwiese) werden bewusst nach hinten gestellt, nicht ausgeschlossen – auf einer reinen Docker-Netzwerkumgebung ohne echtes LAN ist eine wahrscheinlich falsche Adresse besser als gar keine. Stimmt die geratene Adresse dennoch nicht mit der, unter der du die Maschine tatsächlich erreichst, überein, ersetze sie in der URL von Hand.

Sicherheit: Der Token in der URL (?t=...) ist ab dann die einzige Zugriffskontrolle – er wird bei jedem Start neu ausgewürfelt (secrets.token_urlsafe, 128 Bit Zufall) und nirgends gespeichert außer in der angezeigten URL. Ohne --bind (Standard 127.0.0.1) prüft der Server zusätzlich, dass die Anfrage tatsächlich an 127.0.0.1 oder localhost gerichtet war (Schutz gegen DNS-Rebinding durch eine fremde Webseite im selben Browser); mit --bind entfällt diese enge Prüfung zwangsläufig (der Hostname variiert je nach Netzwerkschnittstelle), es bleibt nur noch die Portprüfung. --tui zeigt deshalb dauerhaft eine rote Warnzeile, solange nicht auf 127.0.0.1 gebunden ist (auch ohne --tui erscheint die Warnung einmal beim Start). Folgen:

• Nicht in unsicheren oder fremden Netzen (offenes WLAN, Firmennetz mit anderen Nutzern) binden.
• Die URL (mit Token) ist ein Geheimnis wie ein Passwort – nicht in Chatverläufe, Tickets o. Ä. kopieren.
• Abgewiesene Anfragen (falscher Token, fremder Host) zählen nicht als Aktivität: ein Scanner im Netz verhindert das automatische Beenden nach 30 Minuten Leerlauf nicht.
• Nur für den eigenständigen open-Weg; serve --job/serve --folder (darktable, Kalibrierung) binden weiterhin ausschließlich an 127.0.0.1, das Flag existiert dort nicht.

Nutzung mit darktable

Mit Web-UI (Companion)

1. Bilder in der Hellkammer auswählen → Review starten. Darktable exportiert die Raws (volle Auflösung, ohne vorhandenen Crop), die Erkennung läuft, die Web-UI öffnet sich im Browser.
2. In der Web-UI prüfen (siehe Web-UI).
3. Fertig drücken: Die Ansicht wird gesperrt und der Plan übergeben.
4. In darktable Plan anwenden (wirkt erst nach „Fertig“). Nicht zufrieden? Prüfung öffnen und in der Web-UI Zurück zur Prüfung; erneutes Anwenden ändert nur, was sich geändert hat.

Im Plugin-Bereich von darktable zeigt eine große Statuszeile, ob der Server startet, läuft oder gestoppt ist. Die URL steht als Knopf darunter (Klick öffnet den Browser), dazu ein Server stoppen-Knopf. Der Server beendet sich außerdem selbst, wenn darktable geschlossen wird oder 30 Minuten lang keine Aktivität in der Web-UI war (die UI warnt fünf Minuten vorher). Die Sitzung bleibt dabei erhalten: Prüfung öffnen startet ihn wieder.

Zurücksetzen: Der Knopf Crop & Farben zurücksetzen im Plugin-Bereich schaltet bei allen selektierten Bildern das Crop-Modul aus und leert die Farblabels rot/gelb/grün (blau/lila bleiben unangetastet). Er verlangt zwei Klicks binnen 6 Sekunden. Die History behält einen zusätzlichen Schritt „Crop aus“ (die Lua-API kann keine History-Einträge löschen).

Einzelbild

1. Bild in der Dunkelkammer öffnen
2. Auf "Einzelbild zuschneiden" klicken
3. Oder Tastenkürzel verwenden (in Voreinstellungen → Tastatur zuweisen)

Mehrere Bilder

1. Bilder in der Hellkammer auswählen (Strg/Klick)
2. In der Dunkelkammer "Alle ausgewählten zuschneiden" klicken
3. Ergebnis prüfen: 🔴 Rot = Kontrolle nötig, 🟢 Grün = OK

Voreinstellungen

Unter Voreinstellungen → Lua → Kader:

Einstellung	Beschreibung	Standard
Pfad zum Python-Skript	Pfad zu kader.py	kader.py
Konfidenz-Schwelle	Schwelle für Markierung (0.0–1.0)	0.7
Filmformat	35mm, 6x6, 6x4.5, 6x7, 6x9	35mm

Web-UI

Gilt für alle Ziele. Kacheln nach 🟢 Grün / 🟡 Gelb / 🔴 Rot, Umsortieren per Drag-and-drop, Crop-Editor mit Ziehgriffen und Kandidaten, „Größe auf Rolle“, „Auswahl neu erkennen“ mit anderen Einstellungen, Akzeptieren (A) und Überspringen (S). Kopf und Ablaufleiste zeigen das aktive Ziel. Der Server beendet sich nach 30 Minuten ohne Aktivität; die Sitzung bleibt erhalten (ohne darktable: denselben Befehl erneut starten).

Ziel-Auswahl (eigenständiger Modus): direkt unter dem Kopf zeigt ein Panel „Ziel: was passiert bei „Fertig“?“ alle eigenständigen Ziele als Karten – jede mit Kurzbeschreibung, ausführlichem Absatz, was sie tut und wo Dateien landen, Aufzählung ihrer Grenzen (Geradestellen, Ungetestetes, RAW-only, …) und, falls zutreffend, wie viele Bilder dieser Sitzung sie nicht schreiben würde und warum. Ein Vorschlag ist markiert, die aktuell gewählte Karte ebenfalls. Ein Klick auf eine andere Karte wechselt sofort (solange die Sitzung nicht gesperrt ist); war die Sitzung vorher schon einmal mit einem anderen Ziel fertig, weist ein Hinweis darauf hin, dass dessen Dateien liegen bleiben.

Sitzungen liegen in ~/.cache/kader/ und werden nach 14 Tagen aufgeräumt (kader cleanup). Details und Entwurf: companion-ui-plan.md.

Schräglage

Der Rahmen einer Aufnahme kann leicht gekippt sein. Die Erkennung liefert weiter ein achsparalleles Rechteck, misst aber zusätzlich die Schräglage (in Grad, + = Inhalt im Uhrzeigersinn) und zeigt sie an. Im Editor lässt sich das Bild per Knopf Tilt anwenden (Taste T) geradestellen; der Winkel ist änderbar, der Crop sitzt auf dem gedrehten Bild. „Auswahl geradestellen“ in der Aktionsleiste macht das für mehrere Bilder. Die Messung ist bis etwa ±9° ausgelegt; bei niedriger Sicherheit bitte per Auge prüfen.

Wer dreht: darktable mit dem Modul „Drehen und Perspektive“, copies beim Schneiden, json schreibt den Winkel in die Datei. xmp und rawtherapee können nicht drehen; der Editor weist darauf hin, und der Crop wird ohne Drehung im Originalrahmen übertragen.

Kalibrierung und Ground Truth

Algorithmus testen und Ground Truth erzeugen (ohne darktable):

./start_review_gui.sh                 # analysiert Testphotos/ mit derselben Pipeline wie in darktable
./start_review_gui.sh --films 33 34   # nur diese Rollen (z. B. noch ungelabelte)
./start_review_gui.sh --resume        # letzte Ordner-Sitzung fortsetzen (keine Neuanalyse)

Das ist das Ziel reviews. In der Web-UI zeigt der Referenz-Test, wie viele erkannte Crops innerhalb der Toleranz (60 px bei 2000 px langer Kante) von deiner Referenz liegen (gesamt und je Gruppe), und Kacheln tragen die Marke Treffer/Abweichung (sortierbar nach Abweichung). Korrigiere falsche Crops im Editor oder bestätige richtige mit Akzeptieren (Taste A; nur akzeptieren, was du gesehen hast). Fertig schreibt Korrekturen und bestätigte Crops nach review_data/reviews.json (git diff zeigt die Änderungen). Danach messen: tools/eval.py. Das alte Tk-GUI läuft nur noch als ./start_review_gui.sh --tk.

Messen und kalibrieren (Roadmap): tools/eval.py (Trefferquote, Leave-One-Film-Out, Tuning/Holdout), tools/calibrate.py --loo --from-json <eval.json> (Formelvergleich), tools/signal_probe.py (Trennschärfe einzelner Signale), tools/build_feedback_gt.py (Companion-Sitzungen als Referenzen; die Bilder bleiben lokal). Feedback auswerten (Roadmap Phase 5): .venv/bin/python tools/feedback_report.py (vor dem Aufräumen nach 14 Tagen).

Testen

python3 kader.py --debug -o /tmp/debug_crop.jpg '/path/to/ablichtung.jpg'   # Erkennung allein, JSON-Ausgabe
.venv/bin/python -m unittest discover -s tests                                             # Unit-/Integrationstests

Die JSON-Ausgabe enthält x, y, width, height, confidence, needs_review. Browser-Test: tests/ui_smoke.py (benötigt Playwright und Testphotos/). tests/test_standalone.py deckt Ziele, Konverter-Wahl, Bildsuche und CLI ab; der rawpy-Test erzeugt dafür eine DNG (benötigt rawpy und tifffile, sonst übersprungen). tests/test_tui.py prüft die Statusanzeige, darunter ein echter Durchlauf in einem Pseudo-Terminal (pty): startet --tui, drückt Q, prüft das saubere Ende (benötigt rich, sonst übersprungen).

Dateien

Datei	Beschreibung
kader.py	Erkennung: Bildanalyse und Crop-Erkennung (Kern)
film_scale.py	Maßstab einer Rolle aus der Perforation
companion/	Companion: lokaler Server, Sitzungen, Web-Oberfläche (static/), CLI (__main__.py)
companion/converters.py	RAW-Konverter (Eingabe-Adapter): darktable, RawTherapee, rawpy
companion/targets/	Ziele (Ausgabe-Adapter): darktable, reviews, json, copies, xmp, rawtherapee, darktable_xmp
companion/programs.py	darktable/RawTherapee finden (auch Windows-Installationsordner) und starten
companion/dtconfig.py, companion/dtplugin.py	darktables Konfiguration lesen; Plugin aus der App einrichten
companion/tui.py	Terminal-Statusanzeige (--tui), nur eigenständige Nutzung
companion/static/vendor/	Kante 1.7 (Web-Build, unverändert vendort; Herkunft in VERSION); Aktualisieren: tools/sync-kante.sh
companion/kante_tokens.py	Kante-Farben und Größen für Tk und TUI, erzeugt von tools/gen_kante_tokens.py (nicht von Hand ändern)
kader.lua	darktable-Integration (Lua-Plugin)
pyproject.toml	Python-Paket, Befehl kader
tests/	Unit-/Integrationstests, Lua-Stub, Browser-Smoke-Test
install.sh	Installation (--standalone: ohne darktable)
roadmap-standalone.md	Roadmap zur Unabhängigkeit von darktable, Stand und Namensvorschläge
scan-howto.md / scan-howto.en.md	Wie man Negative scannt, damit die Erkennung gut funktioniert (deutsch/englisch)

Name

Das Projekt heißt „Kader“; Paket, Befehl, Cache-/Konfigurationsordner, darktable-Plugin und Repository (git.arianw.de/shrippen/kader) tragen diesen Namen. Begründung der Wahl: roadmap-standalone.md, Phase 4.

License

MIT