在Java OpenCV Android中将轮廓变形为完美的正方形Mat

Question

我像我之前的许多人一样，正在尝试从图像中数字化数独板。 我有：

1. 将图像灰度，模糊并阈值化为清晰的二进制图像
2. 确定与数独板的周长正确对应的最大轮廓

但是，如果纸张是弯曲的，则电路板的轮廓将无法整齐地放入boundingRect中。 它的边缘将是椭圆形的。

我真正想要的是采取一些MatOfPoint maxContour; 然后将父Mat的相应区域变形为正方形，这样我就可以将木板移除为一个完美的正方形，并自行对其进行操作。

但是，任何有关将板或单元格从Sudoku板图像中移除的建议都值得赞赏，我玩过Hough变换，Sobel算法以及许多其他令人讨厌的方案，这些使我有些困惑。

提前致谢！

Answer 1

一种方法是首先获取由数独角表示的矩形的最小边界矩形 ，该矩形实际上是透视变换的矩形。

然后用数独角落与得到的矩形角落扭曲的图像 （或者只是扭曲的角落 ，无论适合你），这将导致在一条直线图像。