OpenCV를 사용하여 스도쿠 사각형 경계 감지에서 볼록성 결함을 수정하는 방법은 무엇입니까?

스도쿠 사각형의 볼록성 결함

스도쿠 퍼즐 풀기에 OpenCV를 활용하는 과정에서 사각형의 정확한 경계를 식별할 때 불규칙성이 발생할 수 있습니다. 스도쿠 광장. 이 문제는 윤곽 근사법의 근사적 특성으로 인해 발생하는 볼록 결함과 관련이 있습니다.

질문: OpenCV에서 이러한 왜곡을 어떻게 수정하거나 원래 윤곽과 근사 윤곽 사이의 불일치를 완화할 수 있습니까?

답변:

답변은 Mathematica에서 OpenCV로 변환해야 하는 솔루션을 제안합니다. 이 전략은 여러 가지 이미지 처리 기술을 사용합니다.

1. 밝기 조정:

회색조 픽셀 값을 닫는 작업 출력으로 나누어 픽셀 값을 정규화하고 대비를 강화합니다.

2. 그리드 추출:

연결 구성 요소 분석을 사용하여 스도쿠 영역을 식별하고 볼록 영역이 가장 큰 구성 요소를 분리합니다.

3. 마스크 생성:

식별된 구성요소를 채워 스도쿠 그리드용 마스크 이미지를 생성합니다.

4. 격자선 감지:

마스킹된 이미지에서 2차 파생 필터를 사용하여 수직 및 수평 격자선을 구별합니다. 이후 이진화 및 연결 구성 요소 분석을 사용하여 그리드 선을 추출하고, 캘리퍼스를 사용하여 그리드가 아닌 구성 요소를 필터링합니다.

5. 그리드 선 교차점:

각 수직/수평 그리드 선 세트에 대해 2x10 마스크 이미지를 만듭니다. 이 선들의 교차점을 확장하여 무게 중심을 계산하고 그리드 선 교차점을 나타냅니다.

6. 이미지 변환:

그리드선 교차점을 사용하여 X/Y 좌표에 대한 보간 기능을 정의합니다. 이러한 기능을 기반으로 이미지 변환을 수행하여 직사각형 스도쿠 격자를 만듭니다.

제공된 솔루션에는 OpenCV에 대한 적응이 필요하지만 사용된 기본 이미지 처리 기술은 스도쿠 사각형 식별의 볼록 결함을 해결하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

위 내용은 OpenCV를 사용하여 스도쿠 사각형 경계 감지에서 볼록성 결함을 수정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!