OpenCV を使用した数独正方形の凸面欠陥の解決

問題:

OpenCV を使用して数独画像から数字を抽出するプロセスで、不一致が発生します数独の真の境界線 (赤い線) と画像ワーピング後の近似輪郭 (緑の線) の間。このずれは OCR プロセスの精度に影響を与える可能性があります。

解決策:

1.画像調整:

明るさの変化を補正するには、各ピクセルを終了演算の結果で除算して、画像のコントラストを調整します。

2.数独領域の特定:

連結成分分析を実行して、最大の凸領域を持つ成分を抽出します。これは Sudoku グリッドを表します。

3.グリッドのマスク:

手順 2 で特定したコンポーネントを塗りつぶしてマスクを作成します。このマスクは、後続の操作から背景を除外するために使用されます。

4.グリッド線の検出:

画像に 2 次微分フィルターを適用して、別々の画像内の垂直線と水平線を検出します。

5.グリッド線の抽出:

再度連結成分分析を使用して、個々のグリッド線を抽出します。キャリパーの長さに基づいて、数独グリッドを表す線のみを選択します。

6.交点:

垂直グリッド線と水平グリッド線の各ペアを拡張して交差させます。結果の中心を計算して、グリッド線の交点を取得します。

7.補間関数:

これらの交点を使用して X/Y マッピングの補間関数を定義します。

8.画像変換:

補間関数を使用して元の画像を変換し、正しい数独境界を持つワープされた画像を取得します。

OpenCV での実装:

このソリューションには次のものが必要です。提供された Mathematica コードを同等の OpenCV に変換します。使用する特定の OpenCV 関数とパラメーターは、バージョンとイメージの特性によって異なる場合があります。