Zugeschnittene Fotos ohne Sucher bestimmen

Ein Handyfoto ist das Gegenteil einer Kameraaufnahme: Jemand zielt auf den
Vogel. Unterhalb von rund einem Viertel Bildflaeche findet SSD-MobileNet ihn
nicht mehr (12 % Flaeche: 38 % gefunden, 6 %: 10 %, 2 %: 0 %) — und auf einem
Zuschnitt, der nur noch aus Vogel besteht, meldet es sich ueberhaupt nicht.

run_zuschnitt() ueberspringt den Sucher. Gemessen an schwierigen Aufnahmen:
aus 'nichts gefunden' wird Haussperling 93 %.

Dabei faellt der Sucher als Torwaechter weg. Die erste Fassung liess
min_bird_score (0.05) entscheiden und gab fuer eine graue Wand Fischadler
20 % zurueck; ueber 148 Vogelbilder und 71 Hintergrundausschnitte kommen bei
dieser Schwelle 82 % der Hintergruende durch. Das Tor ist jetzt die
Sicherheit des besten Treffers (0.45: 96 % der Voegel, 14 % Hintergrund)
zusammen mit min_bird_score.

Alle Messungen stehen in docs/handyfotos.md, auch die dort als verworfen
dokumentierte Kachelsuche.

Die Pruefbilder liegen bewusst NICHT hier: Dieses Repo ist oeffentlich, die
Aufnahmen sind privat. Sie liegen in der Nextcloud unter
Projekte/Vogelalbum/Pruefbilder; 'pruefbilder/' steht in der .gitignore.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

detector/classify.py

@@ -266,6 +266,7 @@ class Pipeline:
         restrict_to_germany: bool = True,
         habitats: set[str] | None = None,
         report_threshold: float | None = None,
+        min_zuschnitt_sicherheit: float = 0.45,
     ):
         # 0.05 ist gemessen, nicht geraten: scripts/benchmark.py über die
         # 44 Referenzfotos ergibt 43/44 richtig bei 0.02–0.05, aber nur 40/44
@@ -293,6 +294,10 @@ class Pipeline:
             restrict_to_germany=restrict_to_germany, habitats=habitats
         )
         self.min_bird_score = min_bird_score
+        # Nur fuer `run_zuschnitt` — dort faellt der Sucher als Torwaechter
+        # weg und diese Schwelle nimmt seinen Platz ein. Begruendung und
+        # Messung stehen bei der Methode.
+        self.min_zuschnitt_sicherheit = min_zuschnitt_sicherheit
 
     def zaehlt_als_vogel(self, box: Box | None) -> bool:
         """Reicht diese Box fuer eine Sichtung, oder ist sie nur Protokoll?"""
@@ -364,3 +369,53 @@ class Pipeline:
             # eine falsche im Vogelalbum.
             return box, None
         return box, result
+
+    # ---- Weg fuer einzelne Fotos ---------------------------------------
+
+    def run_zuschnitt(self, img: Image.Image) -> Result | None:
+        """Ein Bild bestimmen, das schon auf den Vogel gezogen ist.
+
+        🔴 **Der Sucher wird hier absichtlich uebersprungen.** Auf einem
+        Zuschnitt, der nur noch aus Vogel besteht, meldet SSD-MobileNet gar
+        nichts — es ist auf Objekte in einer Szene trainiert, nicht auf
+        formatfuellende Tiere. Gemessen am 24.10.2026: Ein Bild, bei dem die
+        Kette „nichts gefunden" sagte, wird so zu *Haussperling 93 %*.
+
+        Den Sucher trotzdem laufen zu lassen hiesse: Der Mensch hat den Vogel
+        gefunden und zeigt darauf — und die Maschine sagt, da sei keiner.
+
+        🔴 **Ohne Sucher fehlt aber auch dessen Torwaechterrolle**, und das
+        ist die Falle dieser Methode. Die erste Fassung liess
+        ``min_bird_score`` (0.05) entscheiden — und gab fuer eine **graue
+        Wand** „Fischadler 20 %" zurueck. Gemessen ueber 148 Vogelbilder und
+        71 Hintergrundausschnitte: Bei 0.05 kommen 97 % der Voegel durch,
+        aber auch **82 % der Hintergruende**. Als Tor taugt der Wert hier
+        nicht; er misst „welche Art", nicht „ueberhaupt ein Vogel".
+
+        Was trennt, ist die **Sicherheit des besten Treffers nach der
+        Einschraenkung**: Ein echter Vogel konzentriert die Masse auf eine
+        Art, eine strukturlose Flaeche verteilt sie ueber viele. Gemessen::
+
+            Schwelle   Voegel   Hintergrund
+            0.33       100 %      34 %
+            0.40        97 %      17 %
+            0.45        96 %      14 %     <- gewaehlt
+            0.50        93 %       8 %
+
+        Beide Bedingungen zusammen, weil sie Verschiedenes pruefen: die
+        Sicherheit, ob ueberhaupt etwas erkannt wurde, ``bird_score``, ob es
+        eine heimische Art ist.
+
+        ⚠️ Die verbleibenden 14 % sind Laub und Geaest, das bei dieser
+        Aufloesung wirklich wie ein Vogel aussieht. Deshalb zeigt die App die
+        Alternativen mit an — die letzte Instanz ist der Mensch, der
+        hingesehen hat.
+        """
+        ergebnis = self.classifier.classify(img)
+        if ergebnis.best is None:
+            return None
+        if ergebnis.best.confidence < self.min_zuschnitt_sicherheit:
+            return None
+        if ergebnis.bird_score < self.min_bird_score:
+            return None
+        return ergebnis