【Python实操】OpenCV求解数独游戏
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2023-05-07 12:29
OpenCV数独求解器和OCR
数独是一种受欢迎的逻辑游戏，玩家需要在一个9x9的网格中填入数字，使得每一行、每一列和每一个3x3的子网格中的数字都是1到9的不重复数字。数独问题是一个NP完全问题，因此需要使用一些高效的算法来解决。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV和Python来实现一个数独求解器和OCR。
OpenCV是一个开源计算机视觉库，可以用于处理图像和视频。在本文中，我们将使用OpenCV来处理数独图像，并使用OCR技术来识别数独中的数字。然后，我们将使用递归算法来解决数独问题。
步骤1：读取数独图像
首先，我们需要读取数独图像。在本文中，我们将使用Python的OpenCV库来读取图像。下面是一个读取数独图像的示例代码：
import cv2
# 读取数独图像
img = cv2.imread('sudoku.jpg')
在上面的代码中，我们使用cv2.imread()函数来读取数独图像。该函数接受一个字符串参数，表示图像文件的路径。该函数返回一个NumPy数组，表示图像的像素值。
步骤2：预处理图像
在处理数独图像之前，我们需要对其进行一些预处理。首先，我们将使用灰度化技术将图像转换为灰度图像。然后，我们将使用二值化技术将图像转换为黑白图像。最后，我们将使 用形态学操作来去除图像中的噪声。
下面是一个预处理数独图像的示例代码：
import cv2
import numpy as np
# 读取数独图像
img = cv2.imread('sudoku.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将图像进行二值化处理
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
# 进行形态学操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
在上面的代码中，我们首先使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图像。然后，我们使用cv2.adaptiveThreshold()函数将图像进行二值化处理。该函数接受一些参数，用于指定二值化算法的类型、阈值等。在本文中，我们使用自适应阈值算法来进行二值化处理。最后，我们使用cv2.morphologyEx()函数进行形态学操作。该函数接受一些参数，用于指定形态学操作的类型、内核大小等。在本文中，我们使用开运算来去除图像中的噪声。
步骤3：识别数独中的数字
在预处理数独图像之后，我们需要使用OCR技术来识别数独中的数字。在本文中，我们将使用Python的Tesseract库来进行OCR识别。
首先，我们需要安装Tesseract库。在Linux系统中，可以使用以下命令来安装Tesseract库：
复 制sudo apt-get install tesseract-ocr
sudo apt-get install libtesseract-dev
在Windows系统中，可以从以下网址下载Tesseract库的安装程序：
https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
安装 完成后，我们可以使用Python的pytesseract库来调用Tesseract库。下面是一个识别数独中的数字的示例代码：
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
# 读取数独图像
img = cv2.imread('sudoku.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将图像进行二值化处理
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
# 进行形态学操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 识别数独中的数字
config = '--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=123456789'
text = pytesseract.image_to_string(morph, config=config)
在上面的代码中，我们首先使用pytesseract库的imagetostring()函数来识别数独中的数字。该函数接受一个NumPy数组参数，表示要识别的图像。我们还可以使用config参数来指定Tesseract库的一些配置选项，例如识别算法、字符白名单等。
步骤4：解决数独问题
在识 别数独中的数字之后，我们需要使用递归算法来解决数独问题。在本文中，我们将使用Python来实现递归算法。
首先，我们需要将识别出的数字转换为一个9x9的矩阵。然后，我们将使用递归算法来填充数独矩阵。在填充数独矩阵时，我们需要检查每个数字是否符合数独规则。如果符合规则，则继续填充下一个数字。如果不符合规则，则回溯到上一个数字，并尝试其他数字。
下面是一个解决数独问题的示例代码：
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
# 读取数独图像
img = cv2.imread('sudoku.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将图像进行二值化处理
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
# 进行形态学操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 识别数独中的数字
config = '--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=123456789'
text = pytesseract.image_to_string(morph, config=config)
# 将识别出的数字转换为数独矩阵
matrix = np.zeros((9, 9), np.int)
for i in range(9):
for j in range(9):
if text[i * 9 + j].isdigit():
matrix[i][j] = int(text[i * 9 + j])
# 定义递归函数
def solve(matrix, row, col):
if col == 9:
col = 0
row += 1
if row == 9:
return True
if matrix[row][col] > 0:
return solve(matrix, row, col + 1)
for num in range(1, 10):
if is_valid(matrix, row, col, num):
matrix[row][col] = num
if solve(matrix, row, col + 1):
return True
matrix[row][col] = 0
return False
# 定义检查数字是否符合数独规则的函数
def is_valid(matrix, row, col, num):
for i in range(9):
if matrix[row][i] == num:
return False
if matrix[i][col] == num:
return False
if matrix[(row // 3) * 3 + i // 3][(col // 3) * 3 + i % 3] == num:
return False
return True
# 解决数独问题
solve(matrix, 0, 0)
# 打印解决后的数独矩阵
print(matrix)
在上面的代码中，我们首先使用pytesseract库的imagetostring()函数来识别数独中的数字，并将其转换为一个9x9的矩阵。然后，我们定义了一个递归函数solve()，用于填充数独矩阵。在填充数独矩阵时，我们使用了一个辅助函数is_valid()，用于检查每个数字是否符合数独规则。最后，我们调用solve()函数来解决数独问题，并打印解决后的数独矩阵。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用OpenCV和Python来实现一个数独求解器和OCR。我们首先使用OpenCV对数独图像进行了预处理，然后使用OCR技术识别数独中的数字。最后，我们使用递归算法来解决数独问题。这个项目可以帮助你更好地理解OpenCV和OCR技术，并提高你的Python编程技能。