Wie kann OpenCV verwendet werden, um Konvexitätsdefekte in Sudoku-Quadraten während der Ziffernextraktion zu beheben?

Konvexitätsfehler in Sudoku-Quadraten mit OpenCV beheben

Problem:

Beim Extrahieren von Ziffern aus einem Sudoku-Bild mit OpenCV tritt eine Diskrepanz auf zwischen der wahren Grenze des Sudoku (rote Linie) und der angenäherten Kontur (grüne Linie) nach der Bildverzerrung. Diese Verschiebung kann die Genauigkeit des OCR-Prozesses beeinträchtigen.

Lösung:

1. Bildanpassung:

Um Helligkeitsschwankungen auszugleichen, dividieren Sie jedes Pixel durch das Ergebnis eines Schließvorgangs, um den Kontrast des Bildes anzupassen.

2. Identifizieren des Sudoku-Bereichs:

Führen Sie eine Analyse verbundener Komponenten durch, um die Komponente mit der größten konvexen Fläche zu extrahieren. Dies stellt das Sudoku-Raster dar.

3. Maskieren des Rasters:

Erstellen Sie eine Maske, indem Sie die in Schritt 2 identifizierte Komponente ausfüllen. Diese Maske wird verwendet, um den Hintergrund von nachfolgenden Vorgängen auszuschließen.

4. Erkennen von Gitterlinien:

Wenden Sie einen Ableitungsfilter 2. Ordnung auf das Bild an, um vertikale und horizontale Linien in separaten Bildern zu erkennen.

5. Gitterlinien extrahieren:

Verwenden Sie erneut die Analyse verbundener Komponenten, um einzelne Gitterlinien zu extrahieren. Wählen Sie basierend auf ihrer Dickenlänge nur die Linien aus, die das Sudoku-Raster darstellen.

6. Schnittpunkte:

Erweitern und schneiden Sie jedes Paar vertikaler und horizontaler Gitterlinien. Berechnen Sie den Mittelpunkt des Ergebnisses, um die Schnittpunkte der Gitterlinien zu erhalten.

7. Interpolationsfunktionen:

Definieren Sie Interpolationsfunktionen für die X/Y-Abbildung unter Verwendung dieser Schnittpunkte.

8. Bildtransformation:

Transformieren Sie das Originalbild mithilfe der Interpolationsfunktionen, um ein verzerrtes Bild mit den korrekten Sudoku-Grenzen zu erhalten.

Implementierung in OpenCV:

Diese Lösung erfordert Übersetzen des bereitgestellten Mathematica-Codes in OpenCV-Äquivalente. Die spezifischen zu verwendenden OpenCV-Funktionen und -Parameter können je nach Version und Bildeigenschaften variieren.

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