st4465.py

st4465.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_rocada_continuitate(img_path):
    # 1. Citire si trecere in NEGATIV
    img = cv2.imread(str(img_path), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    if img is None: return
    # Facem fundalul negru si scrisul alb (sau gri deschis)
    negativ = 255 - img

    # 2. Eliminare "Zgomot" (Orice nu e destul de alb pe fundalul negru dispare)
    # Tot ce e sub 140 (gri murdar) devine NEGRU pur (fundal)
    _, mask = cv2.threshold(negativ, 140, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 3. FILTRU DE CONTINUITATE (Urmărim structura literelor)
    # Stergem punctele albe care nu sunt legate vertical (minim 3 pixeli)
    kernel_v = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 3))
    text_curat_alb = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel_v)

    # 4. RECONSTRUCȚIE (Îngroșăm textul alb pe fundalul negru)
    kernel_reconstructie = np.ones((2, 2), np.uint8)
    text_dens_alb = cv2.dilate(text_curat_alb, kernel_reconstructie, iterations=1)

    # 5. ROCADA FINALĂ: Tot ce e alb devine NEGRU, restul ALB PUR
    # Invertim masca curatata pentru a obtine text negru pe alb
    final = 255 - text_dens_alb

    # 6. SHARPEN (Optional - forțează marginile să fie tăioase)
    sharpen_kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
    final = cv2.filter2D(final, -1, sharpen_kernel)

    return final

# Procesare masivă
files = [f for f in INPUT_DIR.glob("*.*") if f.suffix.lower() in ['.jpg', '.jpeg', '.png']]
print(f"🚀 Pornesc rocada pentru {len(files)} fișiere...")

for path in files:
    print(f"🔄 Prelucrare: {path.name}")
    rezultat = procesare_rocada_continuitate(path)
    if rezultat is not None:
        cv2.imwrite(str(OUTPUT_DIR / path.name), rezultat)

print("✅ Gata! Acum ai text negru dens pe fundal alb pur.")