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Wie korrigiert man Bildkonvexitäten für eine genaue Sudoku-Erkennung?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-11-06 11:26:02648Durchsuche

How to Rectify Image Convexity for Accurate Sudoku Recognition?

So korrigieren Sie die Bildkonvexität für die Sudoku-Erkennung

In einem Sudoku-Löserprojekt stießen Benutzer auf ein Problem, das durch die Konvexität des Sudoku-Quadrats verursacht wurde Ungenauigkeiten beim Verzerren des Bildes in ein perfektes Quadrat. Die grüne Linie, die sich der Kontur annähert, weicht von der wahren Grenze (rote Linie) ab, was möglicherweise zu einer falschen Identifizierung der Sudoku-Zahlen führt.

Unsere Lösung zielt darauf ab, diesen Konvexitätsfehler durch den Einsatz von Bildverarbeitungstechniken zu beheben.

1. Bildanpassung

Wir passen zunächst die Bildhelligkeit an, indem wir jedes Pixel durch ein abschließendes Operationsergebnis dividieren, wodurch der Kontrast erhöht und die Auswirkungen von Hintergrundgeräuschen reduziert werden.

2. Identifizierung des Sudoku-Bereichs

Mithilfe der verbundenen Komponentenanalyse identifizieren wir den Sudoku-Bereich als die Komponente mit der größten konvexen Fläche, ohne den Hintergrund.

3. Gitterlinienextraktion

Wir wenden einen Ableitungsfilter 2. Ordnung an, um die vertikalen und horizontalen Gitterlinien in separate Bilder zu extrahieren. Anschließend wird eine Analyse verbundener Komponenten durchgeführt, um die Gitterlinien basierend auf ihrer Länge zu extrahieren.

4. Erkennung von Gitterkreuzungen

Für jedes Paar vertikaler und horizontaler Gitterlinien wird eine Dilatation angewendet, um deren Größe zu vergrößern. Der Schnittpunkt der erweiterten Bilder wird berechnet und der Mittelpunkt des Schnittpunkts stellt den Gitterschnittpunkt dar.

5. Bildverzerrung

Basierend auf den Gitterschnittpunkten definieren wir Interpolationsfunktionen für die X- und Y-Abbildung. Der Warping-Vorgang transformiert das Bild mithilfe dieser Funktionen, korrigiert die Konvexität und richtet es an der wahren Sudoku-Grenze aus.

Dieser Ansatz nutzt grundlegende Bildverarbeitungstechniken und kann für eine verbesserte Sudoku-Erkennungsgenauigkeit einfach in OpenCV implementiert werden.

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