Résoudre les défauts de convexité dans les carrés de Sudoku à l'aide d'OpenCV

Problème :

Lors du processus d'extraction de chiffres d'une image Sudoku à l'aide d'OpenCV, une divergence apparaît entre la véritable limite du Sudoku (ligne rouge) et le contour approximatif (ligne verte) après déformation de l'image. Ce déplacement peut affecter la précision du processus OCR.

Solution :

1. Ajustement de l'image :

Pour compenser les variations de luminosité, divisez chaque pixel par le résultat d'une opération de fermeture pour ajuster le contraste de l'image.

2. Identification de la zone Sudoku :

Effectuez une analyse des composants connectés pour extraire le composant ayant la plus grande zone convexe. Cela représente la grille Sudoku.

3. Masquage de la grille :

Créez un masque en remplissant le composant identifié à l'étape 2. Ce masque sera utilisé pour exclure l'arrière-plan des opérations ultérieures.

4. Détection des lignes de quadrillage :

Appliquez un filtre dérivé de 2e ordre à l'image pour détecter les lignes verticales et horizontales dans des images distinctes.

5. Extraction des lignes de quadrillage :

Utilisez à nouveau l'analyse des composants connectés pour extraire des lignes de quadrillage individuelles. En fonction de la longueur de leur curseur, sélectionnez uniquement les lignes qui représentent la grille Sudoku.

6. Points d'intersection :

Pour chaque paire de lignes de quadrillage verticales et horizontales, dilatez-les et coupez-les. Calculez le centre du résultat pour obtenir les points d'intersection des lignes de la grille.

7. Fonctions d'interpolation :

Définissez les fonctions d'interpolation pour le mappage X/Y à l'aide de ces points d'intersection.

8. Transformation d'image :

Transformez l'image originale à l'aide des fonctions d'interpolation pour obtenir une image déformée avec les limites correctes du Sudoku.

Implémentation dans OpenCV :

Cette solution nécessite traduire le code Mathematica fourni en équivalents OpenCV. Les fonctions et paramètres spécifiques d'OpenCV à utiliser peuvent varier en fonction de la version et des caractéristiques de l'image.