Wie kann man Konvexitätsfehler bei der Sudoku-Quadrat-Grenzenerkennung mit OpenCV beheben?

Konvexitätsfehler in Sudoku-Quadraten

Bei der Verwendung von OpenCV zum Lösen von Sudoku-Rätseln können Unregelmäßigkeiten bei der Identifizierung der genauen Grenze der Quadrate auftreten Sudoku-Quadrat. Das Problem betrifft Konvexitätsdefekte, die sich aus der ungefähren Natur der Konturnäherungsmethode ergeben.

Frage: Wie kann man diese Verzerrungen korrigieren oder die Ungleichheit zwischen der ursprünglichen und der angenäherten Kontur in OpenCV verringern?

Antwort:

Die Antwort schlägt eine Lösung vor, die eine Übersetzung in OpenCV von Mathematica erfordert. Die Strategie nutzt mehrere Bildverarbeitungstechniken:

1. Helligkeitsanpassung:

Normalisieren Sie Pixelwerte, indem Sie die Graustufenpixelwerte durch die Ausgabe des Schließvorgangs dividieren, um den Kontrast zu verbessern.

2. Gitterextraktion:

Identifizieren Sie den Sudoku-Bereich mithilfe der Analyse verbundener Komponenten und isolieren Sie die Komponente mit der größten konvexen Fläche.

3. Maskenerstellung:

Erzeugen Sie ein Maskenbild für das Sudoku-Raster, indem Sie die identifizierte Komponente ausfüllen.

4. Gitterlinienerkennung:

Unterscheiden Sie vertikale und horizontale Gitterlinien mithilfe eines Ableitungsfilters zweiter Ordnung auf dem maskierten Bild. Anschließend werden Binarisierung und Analyse verbundener Komponenten verwendet, um Gitterlinien zu extrahieren, wobei Messschieber zum Herausfiltern von Nicht-Gitterkomponenten verwendet werden.

5. Schnittpunkt der Gitterlinien:

Erstellen Sie 2x10 Maskenbilder für jeden Satz vertikaler/horizontaler Gitterlinien. Erweitern Sie den Schnittpunkt dieser Linien, um ihren Schwerpunkt zu berechnen, der die Schnittpunkte der Gitterlinien darstellt.

6. Bildtransformation:

Definieren Sie Interpolationsfunktionen für X/Y-Koordinaten mithilfe der Gitterlinienschnittpunkte. Führen Sie eine Bildtransformation basierend auf diesen Funktionen durch, um ein rechteckiges Sudoku-Gitter zu erhalten.

Während die bereitgestellte Lösung eine Anpassung an OpenCV erfordert, bieten die verwendeten grundlegenden Bildverarbeitungstechniken einen Rahmen für die Lösung von Konvexitätsdefekten bei der Sudoku-Quadrat-Identifizierung.

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