HEIC annehmen, und "Vogel ohne Art" nicht als "kein Vogel" melden

ZWEI FEHLER, BEIDE HEUTE ENTSTANDEN, BEIDE BEIM BENUTZEN GEFUNDEN.

1. 🔴 HEIC. Minuten nach dem Ausrollen der Bildpruefung wies die Instanz
   jedes Foto von Christians iPhone mit 400 ab. Die Pruefung war richtig --
   sie kannte nur das Format nicht, das die Haelfte aller Telefone erzeugt.
   Eine App fuer iOS, die kein HEIC annimmt, nimmt nichts an.

   pillow-heif in requirements-web.txt, Opener registriert, AVIF gleich mit.
   Fehlt das Paket, sagt die Meldung das jetzt ausdruecklich -- sonst sucht
   man den Fehler beim Telefon, und er liegt an einem fehlenden Paket auf
   dem Server.

2. 🔴 "VOGEL JA, ART NEIN" KAM ALS "KEIN VOGEL" AN. Pipeline.run gibt in
   drei Faellen kein Ergebnis zurueck: nichts gefunden, Beinahe-Treffer, und
   -- der interessante -- ein sicher erkannter Vogel, dessen Art keine
   heimische ist. Die Box unterscheidet die Faelle; die Warteschlange hat sie
   weggeworfen und 0.0 gemeldet.

   Folge: Ein Foto mit einem Vogel, den der Detektor mit 93 % gefunden hatte,
   kam in der App als "Kein Vogel erkannt. Auf dem Foto war nichts zu finden"
   an. Christian hat daraufhin zugeschnitten, wieder und wieder -- gegen ein
   Problem, das nie der Zuschnitt war.

   🔑 EINE FALSCHE AUSKUNFT IST TEURER ALS GAR KEINE. Sie schickt jemanden
   mit voller Ueberzeugung in die falsche Richtung.

   Jetzt traegt mean_bird_score den Wert der Box, und frames_with_bird haengt
   am Vogel statt an der Art.

7 neue Tests. 235 Web + 131 Detector gruen.

detector/warteschlange.py

@@ -88,17 +88,41 @@ class Warteschlange:
 
     # -- Bearbeiten -------------------------------------------------------
 
-    def _melden(self, foto_id: int, ausschnitt, result) -> None:
+    def _melden(self, foto_id: int, ausschnitt, result, box=None) -> None:
         import requests
 
         # ⚠️ ``Result.best`` ist eine Property, kein Aufruf — ``result.best()``
         #    scheitert erst zur Laufzeit und genau dann, wenn ein Vogel
         #    erkannt wurde.
         bester = result.best if result else None
+
+        # 🔴 **„Vogel ja, Art nein" ist etwas anderes als „kein Vogel" — und
+        # ging hier verloren.**
+        #
+        # ``Pipeline.run`` gibt in DREI Fällen ``result = None`` zurück: kein
+        # Fund, Beinahe-Treffer unter der Schwelle, und — der interessante —
+        # ein sicher erkannter Vogel, dessen Art keine heimische ist. Die Box
+        # unterscheidet die Fälle, nur hat sie vorher niemand angesehen.
+        #
+        # Folge am 14.10.2026: Ein Foto mit einer Meise im Gegenlicht wurde
+        # mit 93 % als Vogel erkannt und kam in der App als „Kein Vogel
+        # erkannt. Auf dem Foto war nichts zu finden" an. Christian hat
+        # daraufhin zugeschnitten — gegen ein Problem, das nie der Zuschnitt
+        # war. **Eine falsche Auskunft ist teurer als keine.**
+        #
+        # ``box.score`` ist genau die Zahl, die „da ist ein Vogel" bedeutet;
+        # sie gehört in ``mean_bird_score``, dessen Sinn der Server selbst so
+        # beschreibt: Vogelwert 0 heißt „auf keinem Bild war ein Vogel".
+        vogelwert = 0.0
+        if result is not None:
+            vogelwert = result.bird_score
+        elif box is not None and self.pipeline.zaehlt_als_vogel(box):
+            vogelwert = box.score
+
         nutzlast = {
             "species": bester.species.slug if bester else None,
             "confidence": round(bester.confidence, 4) if bester else 0.0,
-            "mean_bird_score": round(result.bird_score, 4) if result else 0.0,
+            "mean_bird_score": round(vogelwert, 4),
             "votes": {g.species.slug: round(g.confidence, 4)
                       for g in (result.guesses[:5] if result else [])},
         }
@@ -162,7 +186,7 @@ class Warteschlange:
                 # Den Ausschnitt mitschicken, damit die Sammlung dasselbe Bild
                 # zeigt wie bei einer Sichtung von der Kamera.
                 ausschnitt = box.crop(bild) if box is not None else None
-                self._melden(foto["id"], ausschnitt, result)
+                self._melden(foto["id"], ausschnitt, result, box)
                 fertig += 1
             except Exception as exc:  # absichtlich breit, siehe Docstring
                 print(f"[warteschlange] Foto {foto['id']} übersprungen: {exc}")