ar34t5t.py

ar34t5t.py

import cv2
import numpy as np
from pathlib import Path

INPUT_DIR = Path(r"g:\Colectia EMINESCIANA")
OUTPUT_DIR = Path(r"g:\Colectia EMINESCIANA\Output")
OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

def procesare_ultra_rapida(img_path):
    # 1. Citire imagine
    img = cv2.imread(str(img_path), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    if img is None: return False

    # 2. Threshold rapid (forțăm contrastul)
    # Tot ce e gri închis devine negru, restul alb
    _, binary = cv2.threshold(img, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    # 3. Ștergere "Zăpadă" (Morphological Opening)
    # Folosim un sâmbure mic (2x2) care elimină tot ce e mai mic decât o literă
    kernel_clean = np.ones((2, 2), np.uint8)
    clean = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel_clean)

    # 4. Îngroșare Text (pentru a face literele negre intens)
    kernel_bold = np.ones((2, 2), np.uint8)
    bold = cv2.dilate(clean, kernel_bold, iterations=1)

    # 5. Inversare (Text negru pe fundal alb pur)
    final = cv2.bitwise_not(bold)

    # 6. Salvare rapidă
    cv2.imwrite(str(OUTPUT_DIR / img_path.name), final)
    return True

# Rulare
files = list(INPUT_DIR.glob("*.jpg")) + list(INPUT_DIR.glob("*.png"))
print(f"🚀 Start procesare rapidă: {len(files)} fișiere...")

for i, path in enumerate(files):
    procesare_ultra_rapida(path)
    if i % 10 == 0: # Afișează progresul din 10 în 10 pentru a nu încetini consola
        print(f"Progres: {i}/{len(files)}")

print("🏁 Gata! Verifică folderul Output.")