unsharpmasksharpening

Unsharp Mask aumenta el contraste local en los bordes del texto, haciendo los caracteres más nítidos para el OCR. Es el estándar en pre-procesamiento de documentos.

When to use

Aplicar como último paso de mejora de imagen, justo antes de pasar al ocr_agent.

Instructions

1. Implementar con NumPy + OpenCV:

``python import cv2, numpy as np def unsharp_mask(img, sigma=1.0, strength=1.5): blurred = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma) sharpened = cv2.addWeighted(img, 1.0 + strength, blurred, -strength, 0) return np.clip(sharpened, 0, 255).astype(np.uint8) ``

1. Parámetros recomendados para documentos: sigma=1.0, strength=1.5.
2. Aplicar sobre imagen en escala de grises para OCR:

``python gray = cv2.cvtColor(denoiseddoc, cv2.COLORBGR2GRAY) sharpened = unsharp_mask(gray, sigma=1.0, strength=1.5) ``

1. Opcional: binarización Otsu después para texto puro blanco/negro:

, binary = cv2.threshold(sharpened, 0, 255, cv2.THRESHBINARY + cv2.THRESH_OTSU)

Notes

• Demasiado sharpening (strength > 2.5) introduce halos que empeoran el OCR.
• Para texto muy pequeño (campos MRZ), aumentar strength=2.0.