数独を正確に認識するために画像の凸部を修正するにはどうすればよいですか?

数独認識のために画像の凸面を修正する方法

数独ソルバー プロジェクトで、ユーザーは数独の正方形の凸面が原因で問題が発生するという問題に遭遇しました。画像を完全な正方形にワープする際の不正確さ。輪郭を近似する緑色の線が真の境界 (赤色の線) から逸脱しており、数独番号の誤った識別につながる可能性があります。

私たちのソリューションは、画像処理技術を活用してこの凸状欠陥に対処することを目的としています。

1.画像調整

まず、各ピクセルをクロージング演算の結果で除算することで画像の明るさを調整し、コントラストを高め、背景ノイズの影響を軽減します。

2.数独領域の特定

連結成分分析を使用して、背景を除いた最大の凸領域を持つコンポーネントとして数独領域を特定します。

3.グリッド ラインの抽出

2 次微分フィルターを適用して、垂直と水平のグリッド ラインを別々の画像に抽出します。次に、連結成分分析が実行され、長さに基づいてグリッド ラインが抽出されます。

4.グリッド交差点の検出

垂直および水平のグリッド線の各ペアに対して、膨張が適用されてサイズが広がります。拡張された画像の交点が計算され、交点の中心がグリッド交点を表します。

5.画像のワーピング

グリッドの交点に基づいて、X および Y マッピングの補間関数を定義します。ワープ操作では、これらの関数を使用して画像を変換し、凸面を修正し、真の数独境界に位置合わせします。

このアプローチは基本的な画像処理技術を利用しており、OpenCV で簡単に実装して数独の認識精度を向上させることができます。

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