OpenCV를 사용하여 스도쿠 이미지에서 숫자를 추출하는 과정에서 불일치가 발생합니다. 스도쿠의 실제 경계(빨간색 선)와 이미지 후 대략적인 윤곽선(녹색 선) 사이 뒤틀림. 이러한 변위는 OCR 프로세스의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.
1. 이미지 조정:
밝기의 변화를 보상하려면 각 픽셀을 닫는 작업의 결과로 나누어 이미지의 대비를 조정합니다.
2. 스도쿠 영역 식별:
연결된 구성 요소 분석을 수행하여 가장 큰 볼록 영역을 가진 구성 요소를 추출합니다. 스도쿠 그리드를 나타냅니다.
3. 그리드 마스킹:
2단계에서 식별된 구성 요소를 채워 마스크를 만듭니다. 이 마스크는 후속 작업에서 배경을 제외하는 데 사용됩니다.
4. 격자선 감지:
이미지에 2차 파생 필터를 적용하여 별도의 이미지에서 수직선과 수평선을 감지합니다.
5. 그리드 선 추출:
연결된 구성 요소 분석을 다시 사용하여 개별 그리드 선을 추출합니다. 캘리퍼스 길이를 기준으로 스도쿠 그리드를 나타내는 선만 선택하세요.
6. 교차점:
수직 및 수평 그리드 선의 각 쌍에 대해 확장하고 교차합니다. 결과의 중심을 계산하여 그리드 선의 교차점을 구합니다.
7. 보간 함수:
이 교차점을 사용하여 X/Y 매핑에 대한 보간 함수를 정의합니다.
8. 이미지 변환:
보간 기능을 사용하여 원본 이미지를 변환하여 올바른 스도쿠 경계가 있는 뒤틀린 이미지를 얻습니다.
이 솔루션에는 다음이 필요합니다. 제공된 Mathematica 코드를 OpenCV에 해당하는 코드로 변환합니다. OpenCV의 구체적인 기능 및 사용하는 파라미터는 버전 및 이미지 특성에 따라 달라질 수 있습니다.
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