bgustreadimg 🖼️

Motor de Preprocesamiento de Imágenes Adaptativo de Alto Rendimiento para Pipelines de OCR.
Elimina sombras, arrugas y variaciones de luz no uniformes en milisegundos — 100% Rust nativo.

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💡 La Visión

bgustreadimg es un motor de preprocesamiento de imágenes de nivel industrial construido desde cero en Rust. Está diseñado para eliminar el ruido visual en fotografías de documentos —facturas, contratos, capturas de cámara— antes de ser enviadas a motores de OCR. A diferencia de los convertidores de formato convencionales, su núcleo implementa Binarización Adaptativa de Sauvola con Imágenes Integrales (SAT) para lograr una limpieza uniforme en tiempo lineal O(N), independientemente del tamaño de la ventana de análisis local.

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🎯 Alcance

Estado: este proyecto es un motor de preprocesamiento + OCR. El núcleo es preprocesamiento (binarización Sauvola + resize Lanczos3), y desde la v0.3.0 incluye OCR de transcripción de texto real (PP-OCRv5) como feature opcional ocr.

Funcionalidad	Estado	Disponible en
Binarización adaptativa Sauvola (O(N))	✅ Estable	v0.1+ — core
Resize inteligente Lanczos3	✅ Estable	v0.1+ — core
Detección de líneas de texto (PP-OCRv5 det)	✅ Estable	v0.3.0 (feature ocr)
Reconocimiento de texto (PP-OCRv5 rec)	✅ Estable	v0.3.0 (feature ocr)
OCR en navegador (WASM)	🚧 En desarrollo	v0.3.0+ (paquete bgustreadimg-wasm)

Nota sobre los modelos: los modelos de OCR no se empaquetan dentro de npm/cargo ni se descargan de Hugging Face en tiempo de ejecución. Se distribuyen como assets del release v0.3.0 en GitHub y se descargan bajo confirmación al primer uso de OCR (con verificación SHA256). Ver Distribución de modelos.

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🌟 Características Clave

• Binarización Adaptativa Sauvola O(N): Umbral de contraste local dinámico usando Summed Area Tables. Elimina sombras, arrugas y fondos no uniformes sin distorsionar los caracteres.
• Redimensionamiento Inteligente con Lanczos3: Escalado de alta calidad que conserva la nitidez del texto. Selección automática del ancho objetivo basada en la memoria RAM disponible.
• Bindings NAPI-RS Nativos: Extensión dinámica .node cargada directamente por Node.js sin sobrecoste de IPC ni dependencias Python.
• Doble Canal de Distribución: Biblioteca estática (rlib) para Rust en crates.io y bindings dinámicos (cdylib) para npm.
• Multiplataforma: Bindings para Node.js (NAPI-RS), Python (PyO3) y WebAssembly (wasm-bindgen) desde el mismo núcleo Rust.

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🏗️ Arquitectura del Pipeline

                    ┌─────────────────────┐
                    │   Input Image       │
                    │  (JPEG, PNG, ...)   │
                    └─────────┬───────────┘
                              │
                    ┌─────────▼───────────┐
                    │  Metadata Probe     │
                    │  (formato, dims)    │  ── sin decodificar a RAM
                    └─────────┬───────────┘
                              │
                    ┌─────────▼───────────┐
                    │  Decode & Resize    │
                    │  Lanczos3, auto-RAM │
                    └─────────┬───────────┘
                              │
                    ┌─────────▼───────────┐
                    │  Sauvola Adaptive   │
                    │  Binarization (SAT) │
                    │  O(N), window_size  │
                    └─────────┬───────────┘
                              │
                    ┌─────────▼───────────┐
                    │  Clean Output PNG   │
                    │  (sin pérdidas)     │
                    └─────────────────────┘

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📦 Canales de Distribución

1. Canal Rust (Crates.io) 🦀

• Tipo: Biblioteca estática (rlib).
• Uso:

  [dependencies]
  bgustreadimg = "0.3.0"
  

2. Canal Node.js & NPM (Backend) 🟢

• Tipo: Extensión nativa (cdylib mediante NAPI-RS).
• Instalación:

  npm install bgustreadimg
  

3. Canal Python & Pip (Maturin) 🐍

• Tipo: Módulo nativo compilado (PyO3).
• Instalación:

  pip install bgustreadimg
  

4. Canal Frontend & NPM (WebAssembly) 🌐

• Tipo: Paquete JS/WASM para navegador (wasm-bindgen).
• Instalación:

  npm install bgustreadimg-wasm
  

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📥 Distribución de Modelos

Los modelos de OCR (PP-OCRv5) no viajan dentro de los paquetes npm/cargo (crates.io limita archivos a 10MB y el modelo de reconocimiento pesa ~16.5MB). En su lugar:

• Se distribuyen como assets del GitHub Release v0.3.0 de este repositorio.
• Se descargan bajo confirmación al primer uso de OCR, mediante scripts/download_models.sh, con verificación SHA256.
• Nunca se descargan de Hugging Face en tiempo de ejecución.

Asset	Tamaño	Descripción
det.onnx	~4.75 MB	PP-OCRv5 mobile_det — detección de líneas de texto
rec.onnx	~16.5 MB	PP-OCRv5 mobile_rec — reconocimiento de texto (multilingual)
ppocrv5_dict.txt	~92 KB	Diccionario de caracteres para decodificación

Flujo de confirmación (primer uso de OCR):

La función OCR requiere los modelos PP-OCRv5 (~21 MB).
¿Descargar ahora desde el release v0.3.0 de GitHub? [Sí/Después]

• Sí → descarga a models/ con barra de progreso + verificación SHA256.
• Después → el OCR devuelve BGUST_MODELS_MISSING con instrucciones para instalar.

Descarga manual:

bash scripts/download_models.sh            # descarga desde GitHub Release
bash scripts/download_models.sh --force    # re-descarga forzada

Los modelos se almacenan en models/ (gitignored). Licencias: ver Licencias y Atribuciones.

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🛠️ Instalación y Compilación de Desarrollo

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/B-GUST/bgustreadimg.git
   cd bgustreadimg
   

2. Compilar para Node.js (NAPI-RS):

   npm install
   npm run build
   

3. Compilar para Python (Maturin):

   # Requiere instalar maturin
   pip install maturin
   PYO3_USE_ABI3_FORWARD_COMPATIBILITY=1 maturin build --release
   

4. Compilar para Frontend/Navegador (WASM):

   # Compila a WASM y prepara el paquete listo para npm en pkg-wasm/
   npm run build:wasm
   

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🚀 Primeros Pasos

Rust

use bgustreadimg::preprocess_image_rs;

let image_data = std::fs::read("input.jpg").unwrap();
let result = preprocess_image_rs(image_data, Some(
    bgustreadimg::PreprocessConfigRs {
        window_size: Some(25),
        k: Some(0.2),
        target_width: Some(1920),
    }
)).await.unwrap();

std::fs::write("output.png", result).unwrap();

Node.js (Backend)

const { preprocessImage } = require('bgustreadimg');
const fs = require('fs');

const clean = await preprocessImage(fs.readFileSync('input.jpg'), {
    windowSize: 25,
    k: 0.2,
    targetWidth: 1920,
});
fs.writeFileSync('output.png', clean);

Python

import bgustreadimg

with open("input.jpg", "rb") as f:
    data = f.read()

config = bgustreadimg.PreprocessConfigPy(window_size=25, k=0.2, target_width=1920)
clean = bgustreadimg.preprocess_image(data, config)

with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(clean)

Frontend (Navegador/WASM)

import init, { preprocessImage } from 'bgustreadimg-wasm';

await init(); // Inicializar módulo WASM

const fileBuffer = await file.arrayBuffer();
const cleanBuffer = preprocessImage(new Uint8Array(fileBuffer), 25, 0.2, 1280);

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⚙️ Configuración

Parámetro	Default	Descripción
windowSize	25	Tamaño de la ventana local de análisis (impar, ≥3)
k	0.2	Sensibilidad al contraste (menor = más agresivo con sombras)
targetWidth	auto	Ancho máximo de salida; auto-selecciona 1920 o 1280 según RAM libre

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🧩 Estructura del Proyecto

├── Cargo.toml          # Manifiesto Rust (publicable en crates.io)
├── pyproject.toml      # Manifiesto Python (publicable con maturin)
├── package.json        # Manifiesto npm
├── build.rs            # Script de compilación condicional
├── scripts/
│   └── prepare-wasm-pkg.js # Script de post-procesamiento para WASM
├── docs/
│   ├── README_WASM.md  # README del paquete frontend/WASM
│   ├── updated_multi_platform_plan.md # Plan de arquitectura multi-plataforma
│   └── implementation_report.md # Reporte de cambios realizados
├── src/
│   ├── lib.rs          # Núcleo: Sauvola threshold, preprocess_image_sync
│   ├── bindings_napi.rs # Bindings específicos para Node.js
│   ├── bindings_pyo3.rs # Bindings específicos para Python
│   └── bindings_wasm.rs # Bindings específicos para WebAssembly
├── index.js            # Binding NAPI-RS para Node.js (auto-generado)
├── index.d.ts          # Declaraciones de tipos TypeScript para Node.js
└── LICENSE             # Licencia MIT

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📜 Licencia y Atribuciones

Este proyecto se distribuye bajo la Business Source License 1.1 (BUSL-1.1). Consulta el archivo CREDITS.md para las atribuciones completas.

Licencias de componentes de terceros (importante para uso legal):

Componente	Licencia	Archivo
Modelos PP-OCRv5 (PaddlePaddle)	Apache-2.0	LICENSES/PP-OCRv5.txt
Código PaddleOCR (export/ref)	Apache-2.0	LICENSES/PP-OCRv5.txt
ONNX Runtime (inferencia)	MIT	LICENSES/ONNX-Runtime.txt
Crate ort (pykeio)	MIT / Apache-2.0	NOTICE
Algoritmo Sauvola	Atribución académica	CREDITS.md

⚠️ El uso de los modelos PP-OCRv5 está cubierto por Apache-2.0, lo que permite uso comercial. Aun así, es obligatorio mantener la atribución a PaddlePaddle/PaddleOCR en los artefactos que redistribuyas. Ver LICENSES/PP-OCRv5.txt.