计算机视觉 python 解图片数独题

关键词: sudoku 计算机视觉数独 python

来源于于一张视觉库里的数独图片。经过一段时间探索终于识别出数字并解出数独。转载请注明出处https://blog.csdn.net/onEMind8/article/details/79737564。

简单说，一张数独图片利用opencv 在python 环境下快速解出数独题。

图一 sudoku.png

经过python 程序，快速识别出数字并解出数独：

图九 sudoku9.png

本着不重复造轮子的原则。具体实施方法及步骤如下：

第一步：先“扶正”

通过四点仿射变换，‘挖"出数独图。

通过matplotlib 的 ginput 获取4点再通过 transform 转成如下图，

图二:sudoku2.png

上图变灰度

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

分析此图：在matplotlib在测试，灰度最大傎为156，最小值是 7 平均值为 102

左下角的背景像素与右上角字符像素值接近。用简单的二值转换，左下总变成黑色一片，这不能解决问题。

用Sobel 梯度因子，也达不到效果。

后采用加亮，再二值化，若采用分成3X3格分别二值化可能效果更好。本文下面的做法采用前者。

简单加暴力，如战争般残酷的美丽。

图三 sudoku3.png

有此图就太好了

二值化二值化这里的参数选150
ret,thresh=cv2.threshold(imgray,150,255,0)

获取边缘
image,cnts,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

绘制
cv2.drawContours(img,cnts, -1, (0,200,200), 1)

画外接矩形
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

图四 sudoku4.png

轮廓框的坐标及大小，统统出来

图五 sudoku5.png

在此打住，因加亮，右上字符损失较大

把此坐标套回图二剜出原字符，二值分割

图六 sudoku6.png

为字符的识别奠定了基础。

下面采用knn 识别出字符

图七 sudoku7.png

再采用目前较好的数独解法，解出数独。

图八 sudoku8.png

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