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我正在做一个有趣的项目:使用OpenCV从输入图像中解决数独(如Google护目镜等).我完成了任务,但最后我发现了一个问题,我来到这里.

我使用OpenCV 2.3.1的Python API进行编程.

以下是我的所作所为:

1. 阅读图片
2. 找到轮廓
3. 选择具有最大面积的那个(并且也有点等于正方形).

4. 找到角点.

   例如,如下:

   

   (请注意,绿线正确地与Sudoku的真实边界重合,因此可以正确扭曲数独.查看下一张图片)

5. 将图像扭曲成完美的正方形

   例如:

   

6. 执行OCR(我使用我在OpenCV-Python中的简单数字识别OCR中给出的方法)

而且方法效果很好.

问题:

看看这个图像.

在此图像上执行第4步,结果如下:

绘制的红线是原始轮廓,它是数独边界的真实轮廓.

绘制的绿线是近似轮廓,它将是扭曲图像的轮廓.

当然,在数独的上边缘绿线和红线之间存在差异.因此,在翘曲时,我没有得到数独的原始边界.

我的问题 :

如何在数独的正确边界上扭曲图像,即红线,或者如何消除红线和绿线之间的差异？在OpenCV中有没有这方法？

我正在尝试对一组点进行透视变换以实现偏斜效果:

http://nuigroup.com/?ACT=28&fid=27&aid=1892_H6eNAaign4Mrnn30Au8d

我正在使用下面的图像进行测试,绿色矩形显示感兴趣的区域.

我在想,如果有可能实现,我希望使用的简单组合的效果cv::getPerspectiveTransform和cv::warpPerspective.我正在分享我到目前为止所写的源代码,但它不起作用.这是结果图像:

因此,有一个vector<cv::Point>是定义感兴趣的区域,但点不存储在任何特定的顺序载体内,这件事情我不能在检测过程中发生改变.无论如何,稍后,向量中的点用于定义a RotatedRect,而这又用于组装cv::Point2f src_vertices[4];,所需的变量之一cv::getPerspectiveTransform().

我对顶点及其组织方式的理解可能是其中一个问题.我还认为使用a RotatedRect不是存储ROI原始点的最佳方法,因为坐标会稍微改变以适应旋转的矩形,这并不是很酷.

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[])
{
    cv::Mat src = cv::imread(argv[1], 1);

    // After some magical procedure, these are points detect that represent …