在使用OpenCV 從數獨影像中提取數字的過程中，出現了差異數獨的真實邊界（紅線）和影像扭曲後的近似輪廓（綠線）之間。這種位移可能會影響 OCR 過程的準確性。
1.影像調整：
為了補償亮度變化，將每個像素除以閉運算的結果來調整影像的對比度。
2.辨識數獨區域：
進行連通分量分析，擷取凸面積最大的分量。這代表數獨網格。
3.遮罩網格：
透過填滿步驟 2 中標示的組件建立一個遮罩。此遮罩將用於從後續操作中排除背景。
4.偵測網格線：
對影像套用二階導數濾波器以偵測單獨影像中的垂直和水平線。
5.擷取網格線：
再次使用連通分量分析來擷取單獨的網格線。根據卡尺長度，僅選擇代表數獨網格的線。
6.交點：
對於每對垂直和水平網格線，將它們擴大並相交。計算結果的中心，得到網格線的交點。
7.內插函數：
使用這些交點定義 X/Y 映射的內插函數。
8.影像變換：
使用插值函數變換原始影像，以獲得具有正確數獨邊界的扭曲影像。
此解決方案需要將提供的 Mathematica 程式碼轉換為 OpenCV 等效程式碼。具體使用的 OpenCV 函數和參數可能會因版本和影像特性而異。
以上是如何使用 OpenCV 解決數位擷取過程中數獨方塊中的凸性缺陷？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
