Wie kann OpenCV verwendet werden, um Konvexitätsfehler in Sudoku-Quadratgrenzen zu entfernen?

Konvexitätsfehler in Sudoku-Quadraten mit OpenCV entfernen

Problemstellung:

Die Aufgabe umfasst Lösen von Sudoku-Rätseln aus Eingabebildern mit OpenCV. Nach dem Erkennen und Verzerren des Sudoku-Quadrats besteht weiterhin eine Diskrepanz zwischen der ursprünglichen und der angenäherten Kontur, die die Grenze des Quadrats darstellt, was zu einer Verzerrung führt.

Lösung:

Die bereitgestellte Lösung in Mathematica umfasst mehrere Bildverarbeitungsvorgänge, um das Bild innerhalb der korrekten Sudoku-Quadrat-Grenze genau zu verzerren.

Schritt 1: Helligkeitsanpassung

Um den Kontrast des Bildes zu verbessern, werden die Pixelwerte angepasst werden durch das Ergebnis einer Schließoperation dividiert.

Schritt 2: Identifizierung des Sudoku-Bereichs

Die Analyse verbundener Komponenten identifiziert die Sudoku-Komponente mit der größten konvexen Fläche und erstellt eine Maske um den Hintergrund auszuschließen.

Schritt 3: Gitterlinienerkennung

Ein Ableitungsfilter 2. Ordnung wird auf das maskierte Bild angewendet, um vertikale und horizontale Linien zu finden, die extrahiert werden unter Verwendung einer weiteren Runde der Analyse verbundener Komponenten.

Schritt 4: Gitterschnittpunkte

Schnittpunkte der Gitterlinien werden durch Dilatation und Pixel-für-Pixel-Berechnung von Schnittpunkten bestimmt. Die Mittelpunkte dieser Schnittpunkte stellen die Gitterpunkte dar.

Schritt 5: Interpolation und Transformation

Interpolationsfunktionen werden definiert, um die XY-Pixelkoordinaten durch die Gitterpunkte abzubilden. Das Bild wird dann mithilfe dieser Funktionen transformiert, um das korrigierte Sudoku-Quadrat zu erhalten.

OpenCV-Implementierung:

Während die bereitgestellte Lösung in Mathematica vorliegt, kann sie in OpenCV übersetzt werden unter Nutzung seiner umfangreichen Bildverarbeitungsmöglichkeiten. Die folgenden Schritte könnten in OpenCV durchgeführt werden:

1. Die Helligkeitsanpassung kann mithilfe der Funktionen GaussianBlur und Divide erreicht werden.
2. Die Analyse verbundener Komponenten wird durch die Funktion connectedComponentsWithStats unterstützt.
3. Die GaussianBlur- und Threshold-Funktionen können zur Gitterlinienerkennung verwendet werden.
4. Gitterschnittpunkte können mithilfe von Dilate- und bitwise_and-Operationen berechnet werden.
5. Die getPerspectiveTransform-Funktion kann für die Bildtransformation basierend auf verwendet werden die erkannten Rasterpunkte.

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