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utils/preprocessor.py

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+import cv2
+import numpy as np
+from PIL import Image
+import logging
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def to_rgb_uint8(img_np: np.ndarray) -> np.ndarray:
+    """
+    입력 이미지를 3채널 RGB, uint8 [0,255] 로 표준화
+    허용 입력: HxW, HxWx1, HxWx3, HxWx4, float[0..1]/[0..255], int 등
+    """
+    if img_np is None:
+        raise ValueError("Input image is None")
+
+    # dtype/범위 표준화
+    if img_np.dtype != np.uint8:
+        arr = img_np.astype(np.float32)
+        if arr.max() <= 1.0:  # [0,1]로 보이면 스케일업
+            arr *= 255.0
+        arr = np.clip(arr, 0, 255).astype(np.uint8)
+        img_np = arr
+
+    # 채널 표준화
+    if img_np.ndim == 2:  # HxW
+        img_np = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
+    elif img_np.ndim == 3:
+        h, w, c = img_np.shape
+        if c == 1:
+            img_np = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
+        elif c == 4:
+            img_np = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_RGBA2RGB)
+        elif c == 3:
+            pass  # 그대로 사용
+        else:
+            raise ValueError(f"Unsupported channel count: {c}")
+    else:
+        raise ValueError(f"Unsupported ndim: {img_np.ndim}")
+
+    return img_np
+
+# tesseract 전처리 함수
+def tess_prep_cv2(pil_img):
+    logger.info("[UTILS-OCR] 이미지 전처리 시작")
+    img = np.array(pil_img.convert("RGB"))  # PIL → OpenCV 변환
+    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)  # 그레이스케일 변환
+    img = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75)  # 노이즈 제거
+    img = cv2.adaptiveThreshold(
+        img,
+        255,
+        cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
+        cv2.THRESH_BINARY,
+        31,
+        10,  # 대비 향상
+    )
+    img = cv2.resize(
+        img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR
+    )  # 해상도 확대
+
+    return Image.fromarray(img)