clahe

CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) mejora el contraste local del documento, haciendo el texto más legible para OCR sin sobre-amplificar el ruido.

When to use

Aplicar después de la corrección de perspectiva, antes de OCR y face extraction.

Instructions

1. Convertir imagen a espacio LAB: lab = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2LAB).
2. Extraer canal L: l, a, b = cv2.split(lab).
3. Aplicar CLAHE al canal L: clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)). l_enhanced = clahe.apply(l).
4. Reconstruir imagen: enhanced = cv2.merge([l_enhanced, a, b]). result = cv2.cvtColor(enhanced, cv2.COLOR_LAB2BGR).
5. Para OCR, convertir adicionalmente a escala de grises y binarizar con Otsu: _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU).

Notes

• clipLimit=2.0 evita sobre-amplificación de ruido; ajustar si el documento tiene sombras severas.