基于OpenCV及Python的数独问题识别与求解（一）图像预处理

本人平时比较喜欢玩数独，但比较难的数独经常一做就是半个多小时。这学期选了一门”计算机视觉”课，课程最后要做一个项目，正好我就想能不能写一个程序，用手机拍个照或者截个图，放进程序里跑一下，自动就把题目识别然后解出来了，and it was so.

先来看一个opencv里自带的数独图片：



程序的最终目的就是将这种图像转化为一个矩阵或者说二维数组，来要告诉计算机在9x9的方格中哪个位置有数字、数字是什么，就像下面的形式：

[[0 0 0 6 0 4 7 0 0]
[7 0 6 0 0 0 0 0 9]
[0 0 0 0 0 5 0 8 0]
[0 7 0 0 2 0 0 9 3]
[8 0 0 0 0 0 0 0 5]
[4 3 0 0 1 0 0 7 0]
[0 5 0 2 0 0 0 0 0]
[3 0 0 0 0 0 2 0 8]
[0 0 2 3 0 1 0 0 0]]

在这个二维数组里，用0表示要填写的数字，用1-9表示识别出来的题目数字。

了解主要任务之后，下面就是具体的步骤了：

图像预处理

识别边框

图像校正

提取数字

识别数字

计算答案

这里使用的语言及版本如下，关于开发环境的配置可以参考本人另一篇文章：

Python 版本：3.6.3 （Anaconda 3）

OpenCV 版本：3.3.1

第一篇文章主要讲解图像预处理部分，并给出使用 matplotlib 显示 OpenCV 图像的方法。

图像预处理

首先是使用 cv2.imread() 函数读取原图片，然后使用 cv2.cvtColor() 灰度化，因为颜色信息不重要。之后是使用滤波算法进行降噪处理，因为滤波处理对于识别效果有很大影响。常用的有均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，具体使用方法可以参考这里。本文使用高斯滤波及中值滤波，但是滤波参数不能适用于所有情况的图像， 必须根据图像尺寸和清晰度做调整 。

img_original = cv2.imread('./images/p1.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img_original, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_Blur = cv2.medianBlur(img_gray, 3)
img_Blur = cv2.GaussianBlur(img_Blur, (3, 3), 0)

可以看到，Python 版本的 OpenCV 与 C++ 版本有个很大的区别，就是处理后的图像一般作为函数的返回值（之一），而C++需要将原图像和处理后图像的地址作为参数传入，这是 Python 中函数可以返回多个值的特点决定的。

此图片在预处理阶段要解决的主要问题是亮度不均衡，图像左下角比较暗，如果直接进行二值化效果较差，对滤波后图像取100作为阈值处理得到中间的图像，左下部分图像缺失；若进行自适应阈值操作，可以得到较好的效果，但左下部分线条亦有缺失：



参考 stackflow 上一位大神的方法，以圆形作为结构化元素进行闭操作，将灰度图像除以闭操作后图像，再进行归一化。

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (11, 11))
close = cv2.morphologyEx(img_Blur, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
div = np.float32(img_Blur) / close
img_brightness_adjust = np.uint8(cv2.normalize(div, div, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX))

第一句使用

cv2.getStructuringElement()

获取结构元素，可以使用椭圆、矩形、十字形三种，这里使用椭圆。第二句使用

cv2.morphologyEx()

对原图使用刚才的结构元素进行闭操作。将灰度图像除以闭操作后图像，但要先转换成 float32 类型才能除，

/

运算符相当于调用numpy中的divide函数，即点除，又即每个像素点分别相除，且只保留整数部分。最后将除的结果归一化到 [0, 255] 区间内，并转换回 无符号8位整数（uint8） 类型。

结果如下图，效果拔群：



下一步是二值化，OpenCV中二值化有简单阈值、自适应阈值、Otsu’s二值化等方法，可以参考这里。简单阈值是一种全局性的阈值，整个图像都和这个阈值比较。而自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，比较这个点与区域大小里面像素点的平均值（或者其他特征）的大小关系确定这个像素点是属于黑或者白。这里使用自适应阈值方法，代码如下：

img_thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_brightness_adjust, 255,
cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 7)

使用

cv2.adaptiveThreshold()

函数， 其中 cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 代表在小区域内阈值选取为加权和，以高斯分布确定权重。cv2.THRESH_BINARY_INV 代表二值化的结果取反，为下一步形态学处理做准备。

使用 matplotlib 显示 OpenCV 图像

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表。也可以方便地显示图像。

众所周知，OpenCV 中彩色图像的像素是以 Bule Green Red 为顺序的，也就是BGR，而普通的图像则是采用RGB顺序，因此要在其他地方（如Qt、matplotlib 中）使用 OpenCV 的彩色图像，就必须转换格式。

我将使用 matplotlib 显示 OpenCV 图像的功能写成了一个函数：

def plotImg(img, title=""):
if img.ndim == 3:
b, g, r = cv2.split(img)
img = cv2.merge([r, g, b])
plt.imshow(img), plt.axis("off")
else:
plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.axis("off")
plt.title(title)
plt.show()

这里先判断输入图像是不是3维，即彩色图，是的话进行转换，不是的话作为灰度图显示。转换代码中分割再重新组合的方法，还可以使用

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

。注意如果灰度图不加

cmap='gray'

这个参数，会显示为“热度图”。

当然不要忘了开头加上：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

matplotlib 还可以像 MATLAB 里一样方便的显示多个图像，例如这里并列显示两幅图像：

def plotImgs(img1, img2):
if img1.ndim == 3:
b, g, r = cv2.split(img1)
img1 = cv2.merge([r, g, b])
plt.subplot(121), plt.imshow(img1), plt.axis("off")
else:
plt.subplot(121), plt.imshow(img1, cmap='gray'), plt.axis("off")
if img2.ndim == 3:
b, g, r = cv2.split(img2)
img2 = cv2.merge([r, g, b])
plt.subplot(122), plt.imshow(img2), plt.axis("off")
else:
plt.subplot(122), plt.imshow(img2, cmap='gray'), plt.axis("off")
plt.show()

其中

plt.subplot(121)

就代表一行两列图像中的第一个。

编写计算机视觉程序时可以使用上述函数将中间过程图像显示出来，方便观察与调试。例如：