如何纠正 OpenCV 数独方形边界检测中的凸性缺陷？

数独方块中的凸性缺陷

在利用 OpenCV 进行数独解谜的过程中，在识别方块的精确边界时可能会出现不规则现象数独广场。该问题涉及轮廓近似方法的近似性质所导致的凸性缺陷。

问题：如何纠正这些扭曲或减轻 OpenCV 中原始轮廓和近似轮廓之间的差异？

答案：

回复提出了一个需要从 Mathematica 转换为 OpenCV 的解决方案。该策略采用了多种图像处理技术：

1。亮度调整：

通过将灰度像素值除以闭运算输出来标准化像素值，增强对比度。

2.网格提取：

使用连通分量分析来识别数独区域，隔离具有最大凸面积的分量。

3.蒙版创建：

通过填充识别的组件来生成数独网格的蒙版图像。

4.网格线检测：

在掩模图像上使用二阶导数滤波器区分垂直和水平网格线。随后利用二值化和连通分量分析来提取网格线，并使用卡尺过滤掉非网格分量。

5.网格线交点：

为每组垂直/水平网格线创建 2x10 掩模图像。扩大这些线的交点来计算它们的重心，代表网格线交点。

6.图像转换：

使用网格线交点定义 X/Y 坐标的插值函数。基于这些函数执行图像转换，以实现矩形数独网格。

虽然提供的解决方案需要适应 OpenCV，但所采用的基本图像处理技术提供了解决数独正方形识别中的凸性缺陷的框架。

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