拍张照片求解数独，计算机如何看懂题目，这个GitHub项目告诉你
off999 2024-12-03 00:08 25 浏览 0 评论
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?MainUI
from?CNN?import?CNN
from?KNN?import?KNN
import?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?Classifier
modeltype?=?"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：
https://github.com/neeru1207/AI_Sudoku
— 完 —
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