OpenCV를 사용하여 스도쿠 사각형 경계의 볼록 결함을 제거하려면 어떻게 해야 합니까?

OpenCV를 사용하여 스도쿠 사각형의 볼록성 결함 제거

문제 설명:

작업 내용 OpenCV를 사용하여 입력 이미지에서 스도쿠 퍼즐을 해결합니다. 스도쿠 사각형을 감지하고 뒤틀은 후에도 사각형의 경계를 나타내는 원래 윤곽선과 대략적인 윤곽선 사이에 불일치가 지속되어 왜곡이 발생합니다.

해결책:

제공된 솔루션 Mathematica에는 올바른 스도쿠 사각형 내에서 이미지를 정확하게 왜곡하기 위한 여러 가지 이미지 처리 작업이 포함됩니다.

1단계: 밝기 조정

이미지의 대비를 높이기 위해 픽셀 값을 닫는 작업의 결과로 나눕니다.

2단계: 스도쿠 영역 식별

연결된 구성 요소 분석 가장 큰 볼록 영역이 있는 스도쿠 구성 요소를 식별하여 배경을 제외하는 마스크를 만듭니다.

3단계: 격자선 감지

2차 파생 필터가 적용됩니다. 마스킹된 영상을 이용하여 수직선과 수평선을 찾아내고 또 다른 연결성분 분석을 통해 추출합니다.

단계 4: 그리드 교차점

그리드 선의 교차점은 픽셀 단위로 교차점을 확장하고 계산하여 결정됩니다. 이러한 교차점의 중심은 그리드 점을 나타냅니다.

5단계: 보간 및 변환

보간 기능은 그리드 점을 통해 XY 픽셀 좌표를 매핑하도록 정의됩니다. 그런 다음 이미지는 수정된 스도쿠 사각형을 얻기 위해 이러한 함수를 사용하여 변환됩니다.

OpenCV 구현:

제공된 솔루션은 Mathematica에 있지만 OpenCV로 변환될 수 있습니다. 광범위한 이미지 처리 기능을 사용합니다. OpenCV에서는 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

1. GaussianBlur 및 나누기 기능을 사용하여 밝기 조정을 수행할 수 있습니다.
2. 연결된 구성요소 분석은 linkedComponentsWithStats 기능으로 지원됩니다.
3. GaussianBlur 및 임계값 기능은 그리드 라인에 사용할 수 있습니다.
4. dilate 및 bitwise_and 연산을 사용하여 그리드 교차점을 계산할 수 있습니다.
5. 감지된 그리드 점을 기반으로 이미지 변환에 getPerspectiveTransform 함수를 활용할 수 있습니다.

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