龙空技术网

用AI方法解决数独问题,同时带你学习图片处理,

量子位 120

前言:

当前各位老铁们对“数独高效生成算法”大概比较关心,你们都需要分析一些“数独高效生成算法”的相关内容。那么小编同时在网络上收集了一些关于“数独高效生成算法””的相关资讯,希望同学们能喜欢,朋友们快快来学习一下吧!

晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

现在只需拍张照片,就能快速解决数独问题了。

数独对计算机来说不是什么难事,但就是这样一个“平平无奇”的项目却登上了GitHub今日的热榜。

这个登上热榜的项目,名字就叫AI Sudoku,其实就是用AI里的计算机视觉,把照片变成计算机能看懂的网格和数字。

接下来求解数独问题当然不难。重要的是,在这个过程中,我们也学习到了一些常用的计算机图片处理算法。

拍张照片解数独

智能数独求解器(Smart Sudoku Solver)的安装使用并不复杂,只需把项目代码克隆到本地即可。

Windows系统下支持图形化界面,把拍摄图片传输到电脑上就能给出答案。

首次运行需要连接网络下载MNIST数据集,训练模型并创建knn.sav文件,整个过程可能需要5~10分钟,之后就可以离线运行了。

python Run.py

运行上面的代码后,将显示KNN算法的训练结果

之后将很快出现GUI界面,选择上传你拍摄的数独谜题图片。

一直点击下一步,就能得到这道题的答案:

原理

作者在程序中提供了卷积神经网络或k近邻两种算法,供你选择。

运行应用程序之前,只需将Run.py文件中的modeltype变量设置为“CNN”或“KNN”。默认情况下,程序设置为“ KNN”,而且现阶段使用KNN可以获得更高的准确性。

'''Run this file to run the application'''from MainUI import MainUIfrom CNN import CNNfrom KNN import KNNimport os# Change the model type variable value to "CNN" to use the Convolutional Neural Network# Change the model type variable value to "KNN" to use the K Nearest Neighbours Classifiermodeltype = "KNN"

在我们点击“下一步”的过程中,程序展示了图片处理的步骤。

首先是对图片进行高斯模糊处理,去除噪声和其他细节。

接下来,生成一张清晰的扫描图。由于一张图片中不同区域的光照,采用自适应高斯阈值的方法可以避免这一问题:

反转图片,让文字和网格都变成白色,背景变成黑色。

之后找出边缘的四条线,通过这四条线,将拍到的数独题目变成一张正方形图片。

最后将图片切割成81个小块,识别出每个小块里的数字。

传送门

求解数独问题并不是很难,这个开源项目的作用其实是帮你了解图像识别和处理的各种算法,例如高斯模糊、自适应高斯阈值等等。

项目对这些算法的名称和介绍都做了适当的加粗处理,如果你对这些感兴趣,不妨前去观摩学习一下。

源代码地址:

— 完 —

量子位 QbitAI · 头条号签约

关注我们,第一时间获知前沿科技动态

标签: #数独高效生成算法 #数独题目生成算法 #数独题目生成算法怎么做