使用OpenCV 解決數獨方塊中的凸性缺陷

問題：

在使用OpenCV 從數獨影像中提取數字的過程中，出現了差異數獨的真實邊界（紅線）和影像扭曲後的近似輪廓（綠線）之間。這種位移可能會影響OCR製程的準確性。

解決方案：

1.影像調整：

為了補償亮度變化，將每個像素除以閉運算的結果來調整影像的對比度。

2.辨識數獨區域：

進行連通分量分析，擷取凸面積最大的分量。這代表數獨網格。

3。遮罩網格：

透過填滿步驟 2 中標識的組件來建立遮罩。此遮罩將用於從後續操作中排除背景。

4.偵測網格線：

對影像套用二階導數濾波器以偵測單獨影像中的垂直線和水平線。

5.提取網格線：

再次使用連通分量分析來提取單獨的網格線。根據卡尺長度，只選擇那些代表數獨網格的線。

6。交點：

對於每對垂直和水平網格線，將它們擴大並相交。計算結果的中心，得到網格線的交點。

7.插值函數：

使用這些交點定義 X/Y 映射的插值函數。

8.影像變換：

使用插值函數變換原始影像，以獲得具有正確數獨邊界的扭曲影像。

OpenCV 中的實作：

此解決方案需要將提供的 Mathematica 程式碼轉換為 OpenCV 等效程式碼。具體使用的 OpenCV 函數和參數可能會因版本和影像特性而異。