숫자 추출 중 스도쿠 사각형의 볼록 결함을 해결하기 위해 OpenCV를 어떻게 사용할 수 있습니까?

OpenCV를 사용하여 스도쿠 사각형의 볼록성 결함 해결

문제:

OpenCV를 사용하여 스도쿠 이미지에서 숫자를 추출하는 과정에서 불일치가 발생합니다. 스도쿠의 실제 경계(빨간색 선)와 이미지 워핑 후 대략적인 윤곽선(녹색 선) 사이. 이러한 변위는 OCR 프로세스의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.

해결책:

1. 이미지 조정:

밝기 변화를 보상하려면 각 픽셀을 닫는 작업의 결과로 나누어 이미지의 대비를 조정합니다.

2. 스도쿠 영역 식별:

연결된 구성 요소 분석을 수행하여 볼록 영역이 가장 큰 구성 요소를 추출합니다. 스도쿠 그리드를 나타냅니다.

3. 그리드 마스킹:

2단계에서 식별한 구성 요소를 채워 마스크를 만듭니다. 이 마스크는 후속 작업에서 배경을 제외하는 데 사용됩니다.

4. 격자선 감지:

이미지에 2차 미분 필터를 적용하여 별도의 이미지에서 세로선과 가로선을 감지합니다.

5. 그리드 선 추출:

다시 연결된 구성 요소 분석을 사용하여 개별 그리드 선을 추출합니다. 캘리퍼 길이를 기준으로 스도쿠 그리드를 나타내는 선만 선택하세요.

6. 교차점:

각 수직 및 수평 그리드 선 쌍에 대해 확장하고 교차합니다. 결과의 중심을 계산하여 그리드 선의 교차점을 구합니다.

7. 보간 함수:

이러한 교차점을 사용하여 X/Y 매핑을 위한 보간 함수를 정의합니다.

8. 이미지 변환:

보간 기능을 사용하여 원본 이미지를 변환하여 올바른 Sudoku 경계가 있는 뒤틀린 이미지를 얻습니다.

OpenCV에서 구현:

이 솔루션에는 다음이 필요합니다. 제공된 Mathematica 코드를 OpenCV에 해당하는 코드로 변환합니다. OpenCV의 구체적인 기능과 사용하는 파라미터는 버전 및 이미지 특성에 따라 달라질 수 있습니다.

위 내용은 숫자 추출 중 스도쿠 사각형의 볼록 결함을 해결하기 위해 OpenCV를 어떻게 사용할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!