Resolvendo defeitos de convexidade em quadrados Sudoku usando OpenCV

Problema:

No processo de extração de dígitos de uma imagem Sudoku usando OpenCV, surge uma discrepância entre o verdadeiro limite do Sudoku (linha vermelha) e o contorno aproximado (linha verde) após a distorção da imagem. Esse deslocamento pode afetar a precisão do processo de OCR.

Solução:

1. Ajuste de imagem:

Para compensar variações de brilho, divida cada pixel pelo resultado de uma operação de fechamento para ajustar o contraste da imagem.

2. Identificando a área do Sudoku:

Realize a análise de componentes conectados para extrair o componente com a maior área convexa. Isso representa a grade do Sudoku.

3. Mascarando a grade:

Crie uma máscara preenchendo o componente identificado no passo 2. Esta máscara será usada para excluir o fundo das operações subsequentes.

4. Detectando linhas de grade:

Aplique um filtro derivado de 2ª ordem à imagem para detectar linhas verticais e horizontais em imagens separadas.

5. Extraindo linhas de grade:

Use a análise de componentes conectados novamente para extrair linhas de grade individuais. Com base no comprimento do cursor, selecione apenas as linhas que representam a grade do Sudoku.

6. Pontos de interseção:

Para cada par de linhas de grade verticais e horizontais, dilate-as e cruze-as. Calcule o centro do resultado para obter os pontos de intersecção das linhas de grade.

7. Funções de interpolação:

Defina funções de interpolação para mapeamento X/Y usando esses pontos de interseção.

8. Transformação de imagem:

Transforme a imagem original usando as funções de interpolação para obter uma imagem distorcida com os limites corretos do Sudoku.

Implementação em OpenCV:

Esta solução requer traduzindo o código Mathematica fornecido em equivalentes OpenCV. As funções e parâmetros específicos do OpenCV a serem usados ​​podem variar dependendo da versão e das características da imagem.