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Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonComment supprimer les défauts de convexité d'une grille Sudoku pour un traitement d'image précis ?

How to Remove Convexity Defects from a Sudoku Grid for Accurate Image Processing?

Résoudre les défauts de convexité dans une grille de Sudoku

Lors de la capture d'images de Sudoku, des défauts occasionnels peuvent survenir, se manifestant par des convexités dans les limites de la grille. Cet article aborde ce problème en discutant des méthodes permettant de supprimer ces défauts avant d'effectuer un traitement ultérieur sur l'image.

Défauts de convexité dans les images Sudoku

La présence de convexités dans le Sudoku la limite de la grille peut empêcher une déformation précise, entraînant des distorsions dans l’image résultante. Cela peut gêner les opérations ultérieures telles que l'OCR et la reconnaissance des chiffres.

Solution proposée : normalisation de l'image

Pour supprimer les convexités, les étapes suivantes sont recommandées :

  1. Réglage de la luminosité : Ajustez la luminosité de l'image en divisant chaque pixel par le résultat d'une opération de fermeture morphologique. Cela améliore le contraste et supprime le bruit de fond.
  2. Analyse des composants : Effectuez une analyse des composants connectés pour identifier la région de la grille Sudoku et ignorer l'arrière-plan. Choisissez le composant ayant la plus grande zone convexe.
  3. Masquage : Créez un masque représentant la grille Sudoku en remplissant le composant identifié.
  4. Détection de lignes verticales et horizontales : Utilisez des filtres dérivés du second ordre pour détecter les lignes verticales et horizontales dans l'image masquée.
  5. Sélection des composants : Appliquez l'analyse des composants connectés pour extraire les lignes de grille des images filtrées, en sélectionnant uniquement les composants d'une longueur suffisante.
  6. Calcul d'intersection : Intersectez les masques de lignes de grille verticales et horizontales pour obtenir les points d'intersection. Ces points représentent les intersections des lignes de quadrillage.
  7. Fonctions d'interpolation : Créez des fonctions d'interpolation pour le mappage X/Y en fonction des intersections des lignes de quadrillage.
  8. Transformation d'image : Utilisez ces fonctions d'interpolation pour transformer l'image originale, ce qui donne une limite de grille corrigée.

En suivant ces étapes, les défauts de convexité de l'image Sudoku peuvent être supprimés, permettant ainsi au traitement ultérieur de se dérouler avec précision. .

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