使用 OpenCV 解决数独方块中的凸性缺陷

问题：

在使用 OpenCV 从数独图像中提取数字的过程中，出现了差异数独的真实边界（红线）和图像扭曲后的近似轮廓（绿线）之间。这种位移可能会影响OCR过程的准确性。

解决方案：

1.图像调整：

为了补偿亮度变化，将每个像素除以闭运算的结果来调整图像的对比度。

2.识别数独区域：

进行连通分量分析，提取凸面积最大的分量。这代表数独网格。

3。遮罩网格：

通过填充步骤 2 中标识的组件创建遮罩。该遮罩将用于从后续操作中排除背景。

4.检测网格线：

对图像应用二阶导数滤波器以检测单独图像中的垂直线和水平线。

5.提取网格线：

再次使用连通分量分析来提取单独的网格线。根据卡尺长度，仅选择那些代表数独网格的线。

6。交点：

对于每对垂直和水平网格线，将它们扩大并相交。计算结果的中心，得到网格线的交点。

7.插值函数：

使用这些交点定义 X/Y 映射的插值函数。

8.图像变换：

使用插值函数变换原始图像，以获得具有正确数独边界的扭曲图像。

OpenCV 中的实现：

此解决方案需要将提供的 Mathematica 代码转换为 OpenCV 等效代码。具体使用的 OpenCV 函数和参数可能会因版本和图像特性而异。