數獨方塊中的凸性缺陷
在利用OpenCV 進行數獨解謎的過程中，在識別方塊的精確邊界時可能會出現不規則現象數獨廣場。此問題涉及輪廓近似方法的近似性質所導致的凸性缺陷。
問題：如何修正這些扭曲或減輕 OpenCV 中原始輪廓和近似輪廓之間的差異？
答案：
回應提出了一個需要從 Mathematica 轉換為 OpenCV 的解決方案。此策略採用了多種影像處理技術：
1。亮度調整：
將灰階像素值除以閉運算輸出來標準化像素值，增強對比。
2.網格提取：
使用連通分量分析來識別數獨區域，隔離具有最大凸面積的分量。
3.蒙版創建：
透過填充識別的組件來產生數獨網格的蒙版影像。
4.網格線偵測：
在遮罩影像上使用二階導數濾波器區分垂直和水平網格線。隨後利用二值化和連通分量分析來提取網格線，並使用卡尺過濾掉非網格分量。
5.網格線交點：
為每組垂直/水平網格線建立 2x10 遮罩影像。擴大這些線的交點來計算它們的重心，代表網格線交點。
6.影像轉換：
使用網格線交點定義 X/Y 座標的內插函數。基於這些函數執行影像轉換，以實現矩形數獨網格。
雖然提供的解決方案需要適應 OpenCV，但所採用的基本影像處理技術提供了解決數獨正方形辨識中的凸性缺陷的框架。
以上是如何修正 OpenCV 數獨方形邊界偵測的凸性缺陷？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
