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백엔드 개발파이썬 튜토리얼정확한 이미지 처리를 위해 스도쿠 그리드에서 볼록성 결함을 제거하는 방법은 무엇입니까?

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

스도쿠 그리드의 볼록형 결함 해결

스도쿠 이미지를 캡처할 때 가끔 결함이 발생하여 그리드 경계에 볼록형으로 나타날 수 있습니다. 이 문서에서는 이미지에 대한 추가 처리를 수행하기 전에 이러한 결함을 제거하는 방법에 대해 논의하면서 이 문제를 다룹니다.

스도쿠 이미지의 볼록성 결함

스도쿠에서 볼록성의 존재 격자 경계는 정확한 뒤틀림을 방지하여 결과 이미지에 왜곡을 초래할 수 있습니다. 이는 OCR 및 숫자 인식과 같은 후속 작업을 방해할 수 있습니다.

제안 솔루션: 이미지 정규화

볼록한 부분을 제거하려면 다음 단계를 권장합니다.

  1. 밝기 조정: 각 픽셀을 나누어 이미지의 밝기를 조정합니다. 형태학적 닫기 작업의 결과입니다. 이렇게 하면 대비가 향상되고 배경 노이즈가 억제됩니다.
  2. 구성요소 분석: 연결된 구성요소 분석을 수행하여 스도쿠 그리드 영역을 식별하고 배경을 삭제합니다. 가장 큰 볼록 영역을 가진 구성 요소를 선택합니다.
  3. 마스킹: 식별된 구성 요소를 채워 스도쿠 그리드를 나타내는 마스크를 만듭니다.
  4. 수직 및 수평 라인 감지 : 2차 미분 필터를 사용하여 마스크된 영역 내에서 수직선과 수평선을 감지합니다. image.
  5. 구성 요소 선택: 연결된 구성 요소 분석을 적용하여 필터링된 이미지에서 그리드 선을 추출하고, 충분한 길이를 가진 구성 요소만 선택합니다.
  6. 교차점 계산: 수직 및 수평 그리드 라인 마스크를 교차하여 교차점을 얻습니다. 이러한 점은 그리드선 교차점을 나타냅니다.
  7. 보간 함수: 그리드선 교차점을 기반으로 X/Y 매핑용 보간 함수를 생성합니다.
  8. 이미지 변환: 이러한 보간 기능을 사용하여 원본 이미지를 변환하여 수정된 그리드를 생성합니다. 경계.

이러한 단계를 수행하면 스도쿠 이미지의 볼록 결함을 제거할 수 있어 후속 처리가 정확하게 진행될 수 있습니다.

위 내용은 정확한 이미지 처리를 위해 스도쿠 그리드에서 볼록성 결함을 제거하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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