Wie genau ist Zentrierung aus einem Foto? Unser Test

Unser Regressionstest untersucht, was der aktuelle Motor aus Fotos messen kann, keine professionelle Note. Wir prüfen automatische Kartenumrisse und vergleichen lesbare Randverhältnisse mit eingefrorenen manuellen Annotationen. Ein korrigierter Umriss kann eine Achse verbessern und die andere verschlechtern; beide Bestätigungsschritte bleiben notwendig. Diese Gelegenheitsstichprobe belegt keine Genauigkeit für sämtliche Karten oder Aufnahmesituationen.

Ergebnisse und Abdeckung

Links/rechts

• Automatisch: Mittlerer absoluter Fehler 7,28 Verhältnisprozentpunkte; Median 2,67, Maximum 23,92. Gemessen / auswertbar: 16/16; Innerhalb von 3 Punkten: 9/16.
• Annotierter Umriss: Mittlerer absoluter Fehler 1,35 Verhältnisprozentpunkte; Median 1,08, Maximum 4,89. Gemessen / auswertbar: 16/16; Innerhalb von 3 Punkten: 15/16.

Oben/unten

• Automatisch: Mittlerer absoluter Fehler 8,18 Verhältnisprozentpunkte; Median 3,26, Maximum 34,87. Gemessen / auswertbar: 15/15; Innerhalb von 3 Punkten: 6/15.
• Annotierter Umriss: Mittlerer absoluter Fehler 10,18 Verhältnisprozentpunkte; Median 4,75, Maximum 31,07. Gemessen / auswertbar: 15/15; Innerhalb von 3 Punkten: 7/15.

Alle lesbaren Achsen

• Automatisch: Mittlerer absoluter Fehler 7,71 Verhältnisprozentpunkte; Median 3,01, Maximum 34,87. Gemessen / auswertbar: 31/31; Innerhalb von 3 Punkten: 15/31.
• Annotierter Umriss: Mittlerer absoluter Fehler 5,62 Verhältnisprozentpunkte; Median 1,66, Maximum 31,07. Gemessen / auswertbar: 31/31; Innerhalb von 3 Punkten: 22/31.

Was tatsächlich geprüft wurde

Die Stichprobe enthält wiederholte Ansichten einiger Karten, transparente Hüllen, Sammelordnerseiten und ein Objekt ohne Karte. Die visuelle Prüfung der aktuellen Overlays bewertet den physischen Schnitt. Sie bestätigt weder millimetrische Genauigkeit noch innere Drucklinien.

Eingefrorene Annotationen in tests/real-truth.json erfassen Schnitt und Druck bei 20 %, 50 % und 80 % der Seitenlänge. Ziel ist der größte Randanteil über diese Stationen. Die visuelle Präzision beträgt ungefähr ±2 Pixel. Unklare Druckgrenzen werden ausgeschlossen, nicht als Nullrand behandelt.

Der automatische Modus nutzt den unveränderten Motor. Der annotierte Modus passt Geraden an beobachtete Schnittkanten an, bildet Schnittpunkte ins Originalfoto zurück und wiederholt die Analyse. Er simuliert die erste Bestätigung. Das ist keine Nutzerstudie und keine unabhängige Messung nach der zweiten Bestätigung der Drucklinien.

Schwierige Fälle und Grenzen

Holo-Reflexe, dunkle oder unterbrochene Ränder und transparente Holder können die Erkennung täuschen. Zugeschnittene Scans fehlen der Außenkontext; sie werden getrennt gezählt. Full-Art-Karten ohne vertretbare Druckgrenze erhalten keine erfundenen Zielwerte.

Der vertikale mittlere Fehler steigt nach der Simulation, obwohl mehr Achsen innerhalb von drei Verhältnisprozentpunkten liegen. Deshalb zeigen wir Mittelwert, Median, Maximum und Abdeckung zusammen. Die Stichprobe begründet weder allgemeine Genauigkeit noch PSA-10-Wahrscheinlichkeiten oder Fehlerfreiheit nach Bestätigung.

Zwei unterschiedliche Bestätigungen

Zuerst die physischen Ecken prüfen, danach Schnitt- und Drucklinien im entzerrten Bild. Ein plausibles Verhältnis kann falsch sein. Ohne einheitlichen Rahmen keine Messung erzwingen. Siehe Methode und Glossar.

Reproduktion und Zitat

Testdatum: 2026-10-02. JSON enthält Hashes für Motor, Fotodatensatz und Annotationen. Mit privaten Originalfotos: npx tsx scripts/eval-public.ts "private photo folder" --write. Ohne --write vergleicht das Skript mit veröffentlichten Aggregaten. Private Overlays: npm run eval -- "private photo folder".

Aggregate als JSON herunterladen. Fotos und Einzeloverlays werden nicht verteilt. Centering Lab, diese Seite, Testdatum und JSON-Version zitieren. Quelle: unsere reproduzierbare Auswertung mit hier beschriebenem Protokoll und Grenzen.