如何使用 OpenCV 消除數獨正方形邊界中的凸性缺陷？

使用OpenCV 消除數獨方塊中的凸性缺陷

問題陳述：

任務涉及使用OpenCV 從輸入影像解決數獨謎題。偵測並扭曲數獨正方形後，代表正方形邊界的原始輪廓和近似輪廓之間仍然存在差異，導致扭曲。

解決方案：

中提供的解決方案Mathematica 涉及多種圖像處理操作，以在正確的數獨方塊內準確地扭曲圖像

第 1步：亮度調整

為了增強影像的對比度，將像素值除以閉運算的結果。

第 2 步：數獨區域辨識

連通分量分析辨識具有最大凸面積的數獨組件，建立一個遮罩來排除背景。

第3 步：網格線偵測

將二階導數濾波器套用到遮罩影像來找出垂直線和水平線，這些線是使用另一輪連通分量分析擷取的。

第 4 步：網格交點

網格線的交點是透過膨脹和計算逐像素交點來決定的。這些交叉點的中心代表網格點。

第 5 步：插值和變換

定義插值函數以透過網格點映射 XY 像素座標。然後使用這些函數轉換影像以獲得校正的數獨平方。

OpenCV 實作：

雖然提供的解決方案是在 Mathematica 中，但可以將其轉換為 OpenCV利用其廣泛的影像處理能力。在OpenCV中可以採取以下步驟：

1. 可以使用GaussianBlur和divide函數來實現亮度調整。
2. connectedComponentsWithStats函數支援連通分量分析。
3. GaussianBlur 和閾值函數可用於網格線檢測。
4. 可以使用 dilate 和 bitwise_and 運算計算網格交點。
5. getPerspectiveTransform 函數可用於基於偵測到的網格點進行影像轉換。

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