如何使用 OpenCV 消除数独正方形边界中的凸性缺陷？

使用 OpenCV 消除数独方块中的凸性缺陷

问题陈述：

任务涉及使用 OpenCV 从输入图像解决数独谜题。检测并扭曲数独正方形后，代表正方形边界的原始轮廓和近似轮廓之间仍然存在差异，从而导致扭曲。

解决方案：

中提供的解决方案Mathematica 涉及多种图像处理操作，以在正确的数独方块内准确地扭曲图像

第 1 步：亮度调整

为了增强图像的对比度，将像素值除以闭运算的结果。

第 2 步：数独区域识别

连通分量分析识别具有最大凸面积的数独组件，创建一个掩模来排除背景。

第 3 步：网格线检测

将二阶导数滤波器应用于掩模图像来查找垂直线和水平线，这些线是使用另一轮连通分量分析提取的。

第 4 步：网格交点

网格线的交点是通过膨胀和计算逐像素交点来确定的。这些交叉点的​​中心代表网格点。

第 5 步：插值和变换

定义插值函数以通过网格点映射 XY 像素坐标。然后使用这些函数转换图像以获得校正的数独平方。

OpenCV 实现：

虽然提供的解决方案是在 Mathematica 中，但可以将其转换为 OpenCV利用其广泛的图像处理能力。在OpenCV中可以采取以下步骤：

1. 可以使用GaussianBlur和divide函数实现亮度调整。
2. connectedComponentsWithStats函数支持连通分量分析。
3. GaussianBlur 和阈值函数可用于网格线检测。
4. 可以使用 dilate 和 bitwise_and 运算计算网格交点。
5. 可以利用 getPerspectiveTransform 函数根据检测到的网格点进行图像转换。

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