Comment OpenCV peut-il être utilisé pour supprimer les défauts de convexité dans les limites des carrés du Sudoku ?

Suppression des défauts de convexité dans les carrés de Sudoku avec OpenCV

Énoncé du problème :

La tâche implique résoudre des puzzles Sudoku à partir d'images d'entrée à l'aide d'OpenCV. Après avoir détecté et déformé le carré Sudoku, un écart persiste entre les contours d'origine et approximatifs représentant la limite du carré, conduisant à une distorsion.

Solution :

La solution fournie dans Mathematica implique plusieurs opérations de traitement d'image pour déformer avec précision l'image dans les limites correctes du carré Sudoku.

Étape 1 : Réglage de la luminosité

Pour améliorer le contraste de l'image, les valeurs des pixels sont divisés par le résultat d'une opération de fermeture.

Étape 2 : Identification de la zone Sudoku

L'analyse des composants connectés identifie le composant Sudoku avec la plus grande zone convexe, créant ainsi un masque pour exclure l'arrière-plan.

Étape 3 : Détection des lignes de grille

Un filtre dérivé du 2ème ordre est appliqué à l'image masquée pour trouver les lignes verticales et horizontales, qui sont extraites en utilisant une autre série d'analyses de composants connectés.

Étape 4 : Points d'intersection de la grille

Les intersections des lignes de la grille sont déterminées en dilatant et en calculant les intersections pixel par pixel. Les centres de ces intersections représentent les points de la grille.

Étape 5 : Interpolation et transformation

Les fonctions d'interpolation sont définies pour mapper les coordonnées des pixels XY à travers les points de la grille. L'image est ensuite transformée à l'aide de ces fonctions pour obtenir le carré Sudoku rectifié.

Implémentation OpenCV :

Bien que la solution fournie soit dans Mathematica, elle peut être traduite en OpenCV en utilisant ses vastes capacités de traitement d’image. Les étapes suivantes peuvent être suivies dans OpenCV :

1. Le réglage de la luminosité peut être réalisé à l'aide des fonctions GaussianBlur et Divide.
2. L'analyse des composants connectés est prise en charge par la fonctionconnectedComponentsWithStats.
3. Les fonctions GaussianBlur et Threuil peuvent être utilisées pour la détection des lignes de grille.
4. Les points d'intersection de la grille peuvent être calculés à l'aide des opérations dilate et bitwise_and.
5. La fonction getPerspectiveTransform peut être utilisée pour la transformation d'image basée sur les points de grille détectés.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!