在使用 OpenCV 从数独图像中提取数字的过程中，出现了差异数独的真实边界（红线）和近似轮廓（绿线）之间线）图像变形后。这种位移可能会影响 OCR 过程的准确性。
1.图像调整：
为了补偿亮度变化，将每个像素除以闭运算的结果来调整图像的对比度。
2.识别数独区域：
进行连通分量分析，提取凸面积最大的分量。这代表数独网格。
3.遮罩网格：
通过填充步骤 2 中标识的组件创建一个遮罩。该遮罩将用于从后续操作中排除背景。
4.检测网格线：
对图像应用二阶导数滤波器以检测单独图像中的垂直和水平线。
5.提取网格线：
再次使用连通分量分析来提取单独的网格线。根据卡尺长度，仅选择代表数独网格的线。
6.交点：
对于每对垂直和水平网格线，将它们扩大并相交。计算结果的中心，得到网格线的交点。
7.插值函数：
使用这些交点定义 X/Y 映射的插值函数。
8.图像变换：
使用插值函数变换原始图像，以获得具有正确数独边界的扭曲图像。
此解决方案需要将提供的 Mathematica 代码转换为 OpenCV 等效代码。具体使用的 OpenCV 函数和参数可能会因版本和图像特性而异。
以上是如何使用 OpenCV 解决数字提取过程中数独方块中的凸性缺陷？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
