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如何消除数独方块中的凸度缺陷？
我当时在做一个有趣的项目：使用OpenCV（如Google护目镜等）从输入图像中解决数独问题。我已经完成了任务，但是最后我遇到了一个小问题。 我使用OpenCV 2.3.1的Python API进行了编程。 以下是我所做的： 读取图像 找到轮廓 选择面积最大的那个（也有些等同于正方形的那个）。 找到拐角点。 例如下面给出： （请注意，绿线正确地与数独的真实边界重合，因此数独可以正确变形。请检查下一张图片） 使图像变形为完美的正方形 例如图片： 执行OCR（为此我使用了我在OpenCV-Python的简单数字识别OCR中给出的方法） 而且该方法效果很好。 问题： 退房 这张图片。 在此图像上执行步骤4会得到以下结果： 画出的红线是原始轮廓，是数独边界的真实轮廓。 画出的绿线是近似轮廓，它将是变形图像的轮廓。 数独顶部的绿线和红线之间当然有区别。因此，在扭曲时，我并没有获得数独的原始边界。 我的问题 ： 如何在数独的正确边界（即红线）上扭曲图像，或者如何消除红线和绿线之间的差异？OpenCV中有什么方法吗？