import cv2
import numpy as np

def preprocess_russian_plate(image):
    """
    Улучшенная предобработка для российских номеров
    ВНИМАНИЕ: Отключена по умолчанию, т.к. может ухудшить качество
    """
    # Конвертация в grayscale если цветное
    if len(image.shape) == 3:
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        gray = image
    
    # Увеличение резкости
    kernel_sharpen = np.array([
        [-1, -1, -1],
        [-1,  9, -1],
        [-1, -1, -1]
    ])
    sharpened = cv2.filter2D(gray, -1, kernel_sharpen)
    
    # CLAHE для выравнивания гистограммы
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.5, tileGridSize=(8, 8))
    enhanced = clahe.apply(sharpened)
    
    # Увеличение контраста и яркости
    alpha = 1.3  # Контраст
    beta = 10    # Яркость
    adjusted = cv2.convertScaleAbs(enhanced, alpha=alpha, beta=beta)
    
    # Бинаризация Otsu
    _, binary = cv2.threshold(adjusted, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    
    # Морфологическая операция для очистки шума
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2, 2))
    morph = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    
    # Инверсия если нужно (фон должен быть темным)
    if np.mean(morph) > 127:
        morph = cv2.bitwise_not(morph)
    
    return morph