Questions tagged «sudoku»

6
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?


3
如何使用OpenCV获取数独网格的单元格?
最近几天,我一直在尝试从图片中获取数独网格,而我一直在努力获取网格的较小正方形。我正在处理下面的图片。我以为用Canny滤镜处理图像会很好,但是没有,而且我无法获得每个正方形的每个轮廓。然后,我将自适应阈值,otsu和经典阈值放入测试中,但是每次似乎都无法捕捉到每个小方块。 最终目标是获取包含数字的单元格,并使用pytorch识别数字,因此我真的很想获得一些清晰的数字图像,以使识别不会出错:) 有人会对如何实现这一目标有想法吗?在此先多谢!:D
By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.