OpenCV数独单元格提取实现及水平垂直线检测问题优化

当前现有逻辑的问题 #

• 用Sobel算子加闭运算分离水平/垂直线的流程存在固有缺陷：流程中会把网格内的数字边缘、背景噪声都识别为有效线条，最终得到的线条图杂乱，无法支撑准确的方格分割。
• 霍夫线变换采用通用参数，没有匹配数独网格9x9等距的结构特性：当前的minLineLength、maxLineGap参数适配性差，既会把不连续的杂边误判为网格线，也会漏掉本该连续的网格线段，导致线条检测结果不准。

高鲁棒性的实现流程 #

不需要先遍历找线条交点，利用数独网格天生为9x9等距矩形的先验特性做分割，实现难度和准确率都远优于交点定位法，具体步骤如下：

1. 纯净提取水平、垂直网格线 #

替换现有findVerticalLines和findHorizontalLines的实现，不用Sobel梯度计算，直接用形态学开运算过滤杂边，只保留连续的网格线：
传入的输入是已经精准抠出的完整数独外框ROI，先转成二值图，反转黑白让网格线为白色、背景为黑色，再执行以下代码：

def get_vertical_lines(grid_binary):
    h, w = grid_binary.shape
    # 核高度设置为单元格高度的1.5倍，仅保留能跨多格的长垂直线，过滤短边缘
    kernel_len = int(h / 9 * 1.5)
    vertical_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, kernel_len))
    vertical_lines = cv2.morphologyEx(grid_binary, cv2.MORPH_OPEN, vertical_kernel, iterations=2)
    return vertical_lines

def get_horizontal_lines(grid_binary):
    h, w = grid_binary.shape
    kernel_len = int(w / 9 * 1.5)
    horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_len, 1))
    horizontal_lines = cv2.morphologyEx(grid_binary, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2)
    return horizontal_lines

2. 定位所有网格线的坐标位置 #

不用计算线条交点，直接用像素投影定位9条竖线、9条横线的位置：

• 对提取到的垂直线图，按列累加白色像素值，生成垂直投影数组，投影值显著偏高的列就是垂直线所在的列坐标。
• 对提取到的水平线图，按行累加白色像素值，生成水平投影数组，投影值显著偏高的行就是水平线所在的行坐标。
• 对两个投影数组做峰值检测，过滤掉同一条线上的连续相邻像素点，最终精准得到9个竖线x坐标、9个横线y坐标。

简化的峰值检测代码如下：

# 垂直投影定位竖线x坐标
vertical_proj = np.sum(vertical_lines, axis=0)
x_coords = []
threshold = np.max(vertical_proj) * 0.3
for x in range(len(vertical_proj)):
    if vertical_proj[x] > threshold:
        if len(x_coords) == 0 or x - x_coords[-1] > 5:
            x_coords.append(x)

# 水平投影定位横线y坐标，逻辑同垂直投影
horizontal_proj = np.sum(horizontal_lines, axis=1)
y_coords = []
threshold = np.max(horizontal_proj) * 0.3
for y in range(len(horizontal_proj)):
    if horizontal_proj[y] > threshold:
        if len(y_coords) == 0 or y - y_coords[-1] > 5:
            y_coords.append(y)

3. 切分独立小方格 #

拿到9个竖线x坐标、9个横线y坐标后，相邻两个x值、相邻两个y值围成的矩形，就是一个独立小方格的ROI，直接从原始数独网格图上抠取即可，最终得到全部9*9=81个方格图像。

方案优势 #

• 不需要计算线条交点，避免了交叉点漏检、坐标计算误差的问题。
• 依托数独本身9x9等距结构的先验，就算网格线有轻微断裂，只要投影值达到阈值就能准确定位，鲁棒性远高于霍夫线变换、Sobel检测的方案。
• 不需要反复调试霍夫变换的多组参数，只要数独外框ROI提取准确，基本不会出现分割错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Janak Vaghasiya