如何消除数独网格中的凸性缺陷以进行精确的图像处理？

解决数独网格中的凸性缺陷

捕获数独图像时，偶尔会出现缺陷，表现为网格边界中的凸性。本文解决了这个问题，讨论了在对图像进行进一步处理之前消除这些缺陷的方法。

数独图像中的凸性缺陷

数独中凸性的存在网格边界可以防止精确的扭曲，从而导致生成的图像变形。这可能会阻碍后续操作，例如 OCR 和数字识别。

建议的解决方案：图像标准化

要消除凸面，建议执行以下步骤：

1. 亮度调整：通过将每个像素除以形态学闭运算的结果来调整图像的亮度。这可以增强对比度并抑制背景噪音。
2. 分量分析：执行连通分量分析以识别数独网格区域并丢弃背景。选择凸面积最大的组件。
3. 遮罩：通过填充识别的组件来创建代表数独网格的遮罩。
4. 垂直和水平线检测：使用二阶导数滤波器检测遮罩图像内的垂直和水平线。
5. 分量选择：应用连通分量分析从过滤图像中提取网格线，仅选择具有足够长度的组件。
6. 交集计算：将垂直和水平网格线蒙版相交以获得交点。这些点代表网格线交点。
7. 插值函数：根据网格线交点创建用于 X/Y 映射的插值函数。
8. 图像转换： 使用这些插值函数对原始图像进行变换，得到校正后的网格边界。

通过以下步骤，可以消除数独图像中的凸性缺陷，使后续处理能够准确进行.

以上是如何消除数独网格中的凸性缺陷以进行精确的图像处理？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！