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nexarch/mail/internal/ocr/language_test.go
T
sysopsandClaude Sonnet 5 1a246abdb3 SRC-10: spracherkennung-ocr-qualitaetsbewertung
Spracherkennung für OCR-Texte und Qualitätsbewertung (Konfidenzwert), um
schlechte OCR-Ergebnisse kenntlich zu machen. Letztes Ticket vor QA-03.

- ocr/language.go: RecognizeWithLanguageAndConfidence erkennt ein Bild
  einzeln je Kandidatensprache (deu/eng) im Tesseract-TSV-Modus — die
  Sprache mit höherem Konfidenzwert gewinnt, derselbe Lauf liefert den
  Konfidenzwert direkt mit.
- search: neue Felder ocr_language/ocr_confidence (Migrationen 0006/0007,
  gleiches ALTER-Muster wie SRC-05), in Document/Result gespiegelt.
  Client.AttachmentsBelowConfidence filtert gezielt auf niedrige
  Konfidenz, schließt Dokumente ohne OCR-Anhang aus.
- Regressionsbug gefunden und behoben: reindex.go (SRC-09) kannte die
  neuen OCR-Spalten nicht, Reindex wäre mit "unknown column"
  fehlgeschlagen.

Prüfungen (alle real durchgeführt, siehe mail/docs/SRC-10-PRUEFPROTOKOLL.md):
1. TestRecognizeWithLanguageAndConfidence_MultilingualCorpus: deutsches
   und englisches Testbild real korrekt als deu/eng erkannt.
2. TestRecognizeWithLanguageAndConfidence_DegradedImageLowersConfidence:
   künstliche Verschlechterung senkt Konfidenz real von 91,76 auf 28,21.
3. TestAttachmentsBelowConfidence_QueryReturnsExpectedResults: Abfrage
   unterhalb Schwelle liefert real genau die erwarteten 2 von 4 Treffern.

Kein Umbau: Search/Facets/SearchWithFilters/Index/Delete-Verhalten sonst
unverändert, dedup/indexworker/storage/crypto/encstorage/savedsearch
unverändert.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01HhgFcLS8tYMhDJpP74C6AQ
2026-08-31 22:16:26 +02:00

102 lines
3.5 KiB
Go

package ocr
import (
"bytes"
"context"
"image"
"image/color"
"image/png"
"testing"
)
// TestRecognizeWithLanguageAndConfidence_MultilingualCorpus ist die
// geforderte Pflichtprüfung 1: Test mit mehrsprachigem Testkorpus
// bestätigt korrekte Spracherkennung.
func TestRecognizeWithLanguageAndConfidence_MultilingualCorpus(t *testing.T) {
requireTools(t)
ctx := context.Background()
germanImage := knownTextImage(t, ctx, "Rechnung ueber Lieferung Nummer Zwei")
englishImage := knownTextImage(t, ctx, "Invoice for delivery number two")
germanResult, err := RecognizeWithLanguageAndConfidence(ctx, germanImage)
if err != nil {
t.Fatalf("deutsches bild: %v", err)
}
if germanResult.Language != "deu" {
t.Fatalf("erwartete sprache 'deu' für deutschen text, habe %q (text: %q)", germanResult.Language, germanResult.Text)
}
englishResult, err := RecognizeWithLanguageAndConfidence(ctx, englishImage)
if err != nil {
t.Fatalf("englisches bild: %v", err)
}
if englishResult.Language != "eng" {
t.Fatalf("erwartete sprache 'eng' für englischen text, habe %q (text: %q)", englishResult.Language, englishResult.Text)
}
}
// TestRecognizeWithLanguageAndConfidence_DegradedImageLowersConfidence ist
// die geforderte Pflichtprüfung 2: künstlich verschlechtertes Bild erzeugt
// niedrigeren Konfidenzwert.
func TestRecognizeWithLanguageAndConfidence_DegradedImageLowersConfidence(t *testing.T) {
requireTools(t)
ctx := context.Background()
original := knownTextImage(t, ctx, "Qualitaetsvergleich Testbild Konfidenz")
originalImg, err := png.Decode(bytes.NewReader(original))
if err != nil {
t.Fatalf("original dekodieren: %v", err)
}
degradedImg := pixelate(originalImg, 12)
var degradedBuf bytes.Buffer
if err := png.Encode(&degradedBuf, degradedImg); err != nil {
t.Fatalf("verschlechtertes bild kodieren: %v", err)
}
originalResult, err := RecognizeWithLanguageAndConfidence(ctx, original)
if err != nil {
t.Fatalf("original erkennen: %v", err)
}
degradedResult, err := RecognizeWithLanguageAndConfidence(ctx, degradedBuf.Bytes())
if err != nil {
t.Fatalf("verschlechtertes bild erkennen: %v", err)
}
t.Logf("original: conf=%.2f text=%q — verschlechtert: conf=%.2f text=%q",
originalResult.Confidence, originalResult.Text, degradedResult.Confidence, degradedResult.Text)
if degradedResult.Confidence >= originalResult.Confidence {
t.Fatalf("erwartete niedrigeren konfidenzwert für verschlechtertes bild, habe original=%.2f verschlechtert=%.2f",
originalResult.Confidence, degradedResult.Confidence)
}
}
// pixelate verschlechtert img künstlich, reproduzierbar und ohne externe
// Werkzeuge: Downsample um factor per Nearest-Neighbor, dann wieder auf
// Originalgröße hochskaliert — zerstört Feindetails der Textglyphen.
func pixelate(img image.Image, factor int) image.Image {
bounds := img.Bounds()
w, h := bounds.Dx(), bounds.Dy()
out := image.NewRGBA(bounds)
for y := 0; y < h; y++ {
for x := 0; x < w; x++ {
blockX := (x / factor) * factor
blockY := (y / factor) * factor
c := img.At(bounds.Min.X+blockX, bounds.Min.Y+blockY)
out.Set(bounds.Min.X+x, bounds.Min.Y+y, colorToGray50(c))
}
}
return out
}
// colorToGray50 mischt zusätzlich mit 50% Grau, um den Kontrast zu
// verringern — verstärkt die künstliche Qualitätsverschlechterung über
// reine Pixelierung hinaus.
func colorToGray50(c color.Color) color.Color {
r, g, b, a := c.RGBA()
mix := func(v uint32) uint8 {
return uint8((v>>8)/2 + 128/2)
}
return color.RGBA{R: mix(r), G: mix(g), B: mix(b), A: uint8(a >> 8)}
}