如何获得数独网格的 4 个点（数独求解器项目）

Question

我正在研究数独求解器的项目，但我被卡住了。 首先我必须从图像中提取网格。 我正在测试的图像是：我刚刚测试我的代码的数独图像！

为了从图像中得到最大网格，我应用了drawcontours、cannyedge检测和houghlines。 在应用了轮廓线之后，我得到了所有的线条。

这是代码： import cv2 import numpy as np def get_sudo_rid(name,size):

img=name
original=img.copy()
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
graymain=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
ath=cv2.adaptiveThreshold(graymain,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,39,10)

contours,hierarchy=cv2.findContours(ath,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
area=[]
maxarea=0
cnt=contours[0]
for i in contours:
    if cv2.contourArea(i)>maxarea:
        cnt=i
        maxarea=cv2.contourArea(i)
blank= np.zeros(img.shape,np.uint8)

image=cv2.drawContours(blank,[cnt],-1,(255,255,255),5)
edges=cv2.Canny(image,40,150)
lines=cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,100)
print(len(lines))
print(lines)
createhor=[]
createver=[]
created=[]
anglediff= 800
rhodiff= 800
flag=0
count = 2
for line in lines:
    for(rho,theta) in line:
        flag=0
        for (rho1,theta1) in created:
            if(abs(rho-rho1) < rhodiff and abs(theta-theta1)<anglediff):
                flag=1
        if(flag==0):
            a=np.cos(theta)
            b=np.sin(theta)
            xo=a*rho
            yo=b*rho
            x1=int( xo + 1000*(-b))
            y1=int( yo + 1000*(a))
            x2=int( xo + 1000*(-b))
            y2=int( yo +1000*(a))
            print(x1,x2,y1,y2)

从中我得到 11 分：-957 -957 532 532、-956 -956 539 539、-1002 -1002 115 115、-1002 -1002 108 108、116 116 -1004 -1004、435 435 -1015 -1015、428 428 -1015 -1015, 123 123 -1004 -1004, -1000 -1000 138 138, -946 -946 560 560, -1000 -1000 131 131,

之后，为了获得水平和垂直线，我应用了基本的 if-else 条件：但它不起作用：

d=np.linalg.norm(np.array((x1,y1,0))-np.array((x2,y2,0)))
            cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

            m=abs(1/np.tan(theta))
            if(m<1):
                createhor.append((rho,theta))
            else:
                createver.append((rho,theta))
print(len(createhor))
print(len(createver))      
points=[]
for (rho,theta) in createhor:
    for (rho1,theta1) in createver:
        if(rho,theta)!=(rho1,theta1):
            a=[[np.cos(theta),np.sin(theta)],[np.cos(theta1),np.sin(theta1)]]
            b=[rho,rho1]
            cos=np.linalg.solve(a,b)
            if list(cos) not in points:
                points.append(list(cos))
                #print(a,b)
print(len(points))
points.sort()

output - createhor- 7,
创建者 - 4

我试图 append 图像中数独的四点列表：但我没有得到 4 点，点的大小是：28

我什至试图消除那些anglediff和rhoddiff超过10的线条，但即使在那个长度之后点仍然保持28

你能帮我得到 sudoky gird 的 4 个角点吗？

Answer 1

这是使用cv2.findContours 、 cv2.approxPolyDP和最后透视变换的一种方法：

import cv2
from imutils.perspective import four_point_transform

image = cv2.imread('test_sudoku.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)[:,:,2]
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
edged = cv2.Canny(gray, 50, 200)

cnts = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:1]

for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)
    if len(approx) == 4:
        screenCnt = approx
        break

warped = four_point_transform(image, screenCnt.reshape(4, 2))

cv2.imshow("Warped", warped)
cv2.waitKey(0)

output 变形网格：