如何矫正图像凸性以实现数独准确识别？

如何校正数独识别的图像凸度

在数独求解器项目中，用户遇到了数独正方形凸度导致的问题将图像扭曲成完美正方形时不准确。近似轮廓的绿线偏离了真实边界（红线），可能会导致数独数字的错误识别。

我们的解决方案旨在通过利用图像处理技术来解决这种凸性缺陷。

1。图像调整

我们首先通过将每个像素除以闭运算结果来调整图像亮度，增强对比度并减少背景噪声的影响。

2.数独区域识别

使用连通分量分析，我们将数独区域识别为排除背景之外凸面积最大的分量。

3.网格线提取

我们应用二阶导数滤波器将垂直和水平网格线提取到单独的图像中。然后执行连通分量分析，根据网格线的长度提取网格线。

4.网格交叉点检测

对于每对垂直和水平网格线，应用膨胀以扩大其尺寸。计算膨胀图像的交集，交集的中心代表网格交点。

5.图像变形

基于网格交点，我们定义X和Y映射的插值函数。扭曲操作使用这些函数转换图像，纠正凸性并将其与真实的数独边界对齐。

这种方法利用基本图像处理技术，可以在 OpenCV 中轻松实现，以提高数独识别精度。

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