【发布时间】：2011-12-31 03:37:54
【问题描述】：
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）？ 我已经尝试使用霍夫变换但没有成功。有任何想法吗？我需要一些提示！我正在使用opencv...
【问题讨论】：
标签： image-processing opencv computer-vision image-recognition feature-detection
【发布时间】：2011-12-31 03:37:54
【问题描述】：
为了获得灵感，你可以看看
- Matlab video sudoku solver演示及解释
- 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，如果您总是在寻找相同的网格，您可以部署如下内容：
- 制作完美的人工网格模板，检测或保存各个角的所有坐标。
- 在目标图像中，执行相同的操作，例如使用Harris 点。发挥创意，您或许还可以使用图片中的独特三角形。
- 使用来自模板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'。然后可以使用该转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，以帮助指导进一步的细分。
仿射矩阵A的估计思想和例子可以在Zissermans bookMultiple View Geometry in Computer Vision和Peter Kovesi的网站上找到
【讨论】：
我首先尝试检测整个工作表的矩形边界，然后应用透视变换使其真正成为矩形。裁剪图像的那部分。如果可能，请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。
那么霍夫变换可能会表现得更好。或者，您可以采用与 MATLAB Central 上 Robert Bemis 的this demonstration 大体相似的方法（它分析的是 DNA 微阵列图像而不是 Lotto 卡，但它本质上是寻找排列在网格中的项目的边界框）。在高层次上，该方法是沿着像素的列和行计算自相关，以检测网格中项目的周期性，并使用它对每个项目施加边界框。
对不起，上面的建议主要是基于 MATLAB；恐怕我不是opencv用户，但希望它至少能给你一些想法。
【讨论】：