方检，图像处理

Question

我正在寻找一种有效的方法来检测数字周围的小方框（见图片）？ 我已经尝试过使用hough转换但没有成功。有任何想法吗？我需要一些提示！我正在使用opencv ...

Answer 1

获取灵感，你可以看一下

• Matlab video sudoku solver演示和解释
• Sudoku Grab，一个Iphone应用程序，其作者在他的博客上解释了计算机视觉部分

或者，如果你总是寻找相同的网格，你可以部署这样的东西：

• 制作一个完美的网格仿真模板，并检测或保存所有角落的所有坐标。
• 在目标图像中，执行相同的操作，例如使用Harris点。要有创意，您也可以使用可在图像中找到的不同三角形。
• 使用模板中的坐标和找到的哈里斯点，确定模板和目标图像之间的仿射变换x = Ax'。然后可以使用该变换将模板网格映射到目标图像上。至少，这将为您提供一些先验信息，以帮助指导进一步细分。

可以在Zissermans书籍Multiple View Geometry in Computer Vision和Peter Kovesi

的网站上找到关于仿射矩阵A估计的想法和示例的要点。

Answer 2

我首先尝试检测整个纸张的矩形边界，然后应用透视变换使其成为真正的矩形。裁剪掉那部分图像。如果可能，那么尝试使交替的白色和灰色子矩形具有相同的背景亮度 - 也许尝试adaptive histogram equalization。

然后Hough变换可能表现更好。或者，您可以采用与Robert Bemis在MATLAB Central上大致类似于this demonstration的方法（它分析DNA微阵列图像而不是Lotto卡，但它实际上是在网格中找到排列的项目框）。在较高的层次上，方法是计算沿像素列和行的自相关，以检测网格中项目的周期性，并使用它来对每个项目施加边界框。

很抱歉，上述建议主要是基于MATLAB的;我担心我不是一个opencv用户，但希望它至少会给你一些想法。