タグ付けされた質問 「sudoku」

私は楽しいプロジェクトをしていた：OpenCVを使用して（Googleゴーグルなどのように）入力画像から数独を解く。そして、私はタスクを完了しましたが、最後に私がここに来た小さな問題を見つけました。 OpenCV 2.3.1のPython APIを使用してプログラミングを行いました。 以下は私がやったことです： 画像を読む 輪郭を見つける 最大の面積を持つものを選択します（また、正方形と多少同等です）。 コーナーポイントを見つけます。 たとえば、以下のとおりです。 （緑の線が数独の真の境界と正確に一致しているため、数独を正しく歪めることができます。次の画像を確認してください） 画像を完全な正方形にワープします 例：画像： OCRを実行します（OpenCV-PythonのSimple Digit Recognition OCRで指定した方法を使用しました） そして、方法はうまくいきました。 問題： この画像をチェックしてください。 この画像に対して手順4を実行すると、以下の結果が得られます。 描かれた赤い線は、数独境界の真の輪郭である元の輪郭です。 描かれた緑の線は近似された輪郭であり、ワープされた画像の輪郭になります。 もちろん、数独の上端で緑の線と赤の線に違いがあります。したがって、ワープしている間、私は数独の元の境界を取得していません。 私の質問 ： 数独の正しい境界、つまり赤い線で画像を歪めるにはどうすればよいですか、またはどのように赤い線と緑の線の違いを取り除くことができますか？OpenCVでこれを行う方法はありますか？

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私は過去数日間、写真から数独グリッドを取得するために努力しており、グリッドの小さな正方形を取得するのに苦労しています。下の写真に取り組んでいます。cannyフィルターで画像を処理するとうまくいくと思っていましたが、うまくいかず、各正方形のすべての輪郭を取得できませんでした。次に、アダプティブしきい値、大津、および従来のしきい値処理をテストに適用しましたが、毎回、すべての小さな正方形をキャプチャできるようには見えませんでした。 最終的な目標は、数値を含むセルを取得し、pytorchで数値を認識することです。そのため、数値のきれいな画像を用意して、認識が台無しにならないようにしたいと思います。 これを達成する方法について誰かがアイデアを持っていますか？よろしくお願いします！：D

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2日前に、Python 3で解決しようとした数独の問題が発生しました。解決策は存在するという通知を受けましたが、複数の解決策が存在するかどうかはわかりません。 問題は次のとおりです。数独の9x9グリッドが完全に空です。ただし、色付きのボックスは含まれており、これらのボックス内では、数値の合計は平方数でなければなりません。それ以外は、通常の数独のルールが適用されます。 ここでの問題は、数独パズルを解決することではなく、色付きのボックスのルールを満たす実行可能なパズルを生成することです。 私の戦略 numpy配列を使用して、グリッドを81個のインデックスに分割しました。これを9x9グリッドに再配置できます。 import numpy as np print(np.array([i for i in range(81)]).reshape((9, 9))) -> [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8] [ 9 10 11 12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23 24 25 26] [27 28 29 30 …

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