OpenCV を使用して、数独の正方形の境界にある凸状の欠陥を除去するにはどうすればよいですか?

OpenCV を使用した Sudoku 正方形の凸状欠陥の除去

問題ステートメント:

タスクには以下が含まれますOpenCVを使用して入力画像から数独パズルを解く。数独の正方形を検出してワープした後、正方形の境界を表す元の輪郭と近似された輪郭の間に不一致が残り、歪みが生じます。

解決策:

で提供されている解決策Mathematica には、正しい数独の正方形内で画像を正確にワープするために、いくつかの画像処理操作が含まれます

ステップ 1: 明るさの調整

画像のコントラストを高めるために、ピクセル値が終了操作の結果で除算されます。

ステップ 2: 数独エリアの識別

接続コンポーネント分析により、最大の凸面領域を持つ Sudoku コンポーネントが特定され、背景を除外するマスクが作成されます。

ステップ 3: グリッド線の検出

2 次微分フィルターが適用されますマスクされたイメージに適用して垂直線と水平線を見つけます。これらは、連結成分の別のラウンドを使用して抽出されます。

ステップ 4: グリッドの交点

グリッド線の交点は、ピクセルごとの交点を拡張および計算することによって決定されます。これらの交点の中心は、グリッド ポイントを表します。

ステップ 5: 補間と変換

補間関数は、グリッド ポイントを介して XY ピクセル座標をマッピングするために定義されます。次に、これらの関数を使用して画像が変換され、修正された数独正方形が取得されます。

OpenCV 実装:

提供されたソリューションは Mathematica にありますが、OpenCV に変換できます。広範な画像処理機能を使用して。 OpenCV では次の手順を実行できます。

1. 明るさの調整は、GaussianBlur 関数と除算関数を使用して実現できます。
2. 連結成分分析は、connectedComponentsWithStats 関数によってサポートされています。
3. GaussianBlur 関数としきい値関数はグリッド線に使用できます
4. グリッドの交点は、dilate および bitwise_and 演算を使用して計算できます。
5. getPerspectiveTransform 関数は、検出されたグリッド点に基づいて画像変換に利用できます。

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