


Comment supprimer les défauts de convexité d'une grille Sudoku pour un traitement d'image précis ?
Résoudre les défauts de convexité dans une grille de Sudoku
Lors de la capture d'images de Sudoku, des défauts occasionnels peuvent survenir, se manifestant par des convexités dans les limites de la grille. Cet article aborde ce problème en discutant des méthodes permettant de supprimer ces défauts avant d'effectuer un traitement ultérieur sur l'image.
Défauts de convexité dans les images Sudoku
La présence de convexités dans le Sudoku la limite de la grille peut empêcher une déformation précise, entraînant des distorsions dans l’image résultante. Cela peut gêner les opérations ultérieures telles que l'OCR et la reconnaissance des chiffres.
Solution proposée : normalisation de l'image
Pour supprimer les convexités, les étapes suivantes sont recommandées :
- Réglage de la luminosité : Ajustez la luminosité de l'image en divisant chaque pixel par le résultat d'une opération de fermeture morphologique. Cela améliore le contraste et supprime le bruit de fond.
- Analyse des composants : Effectuez une analyse des composants connectés pour identifier la région de la grille Sudoku et ignorer l'arrière-plan. Choisissez le composant ayant la plus grande zone convexe.
- Masquage : Créez un masque représentant la grille Sudoku en remplissant le composant identifié.
- Détection de lignes verticales et horizontales : Utilisez des filtres dérivés du second ordre pour détecter les lignes verticales et horizontales dans l'image masquée.
- Sélection des composants : Appliquez l'analyse des composants connectés pour extraire les lignes de grille des images filtrées, en sélectionnant uniquement les composants d'une longueur suffisante.
- Calcul d'intersection : Intersectez les masques de lignes de grille verticales et horizontales pour obtenir les points d'intersection. Ces points représentent les intersections des lignes de quadrillage.
- Fonctions d'interpolation : Créez des fonctions d'interpolation pour le mappage X/Y en fonction des intersections des lignes de quadrillage.
- Transformation d'image : Utilisez ces fonctions d'interpolation pour transformer l'image originale, ce qui donne une limite de grille corrigée.
En suivant ces étapes, les défauts de convexité de l'image Sudoku peuvent être supprimés, permettant ainsi au traitement ultérieur de se dérouler avec précision. .
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Oui, apythonclasscanhavemultipleconstructorshroughalterativetechniques.1.UseaultArgumentsInthe__Init__MethodtoallowflexibleInitializationwithVaryingNumbersofParameters.2.DefineclassMethodsAnterveConstructorForCeleArandScalableableBjectCraturé

Dans Python, l'utilisation d'une boucle pour la fonction avec la plage () est un moyen courant de contrôler le nombre de boucles. 1. Utilisez lorsque vous connaissez le nombre de boucles ou avez besoin d'accès aux éléments par index; 2. Plage (arrêt) de 0 à l'arrêt-1, plage (démarrage, arrêt) du début à l'arrêt-1, plage (démarrage, arrêt) ajoute la taille de l'étape; 3. Notez que la plage ne contient pas la valeur finale et renvoie des objets itérables au lieu de listes dans Python 3; 4. Vous pouvez vous convertir en liste via la liste (plage ()) et utiliser la taille de pas négative dans l'ordre inverse.

Pour commencer avec Quantum Machine Learning (QML), l'outil préféré est Python et des bibliothèques telles que Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum ou Pytorchquantum doivent être installées; Familiarisez-vous ensuite avec le processus en exécutant des exemples, tels que l'utilisation de Pennylane pour construire un réseau neuronal quantique; Ensuite, implémentez le modèle en fonction des étapes de la préparation des ensembles de données, du codage des données, de la construction de circuits quantiques paramétriques, de la formation Classic Optimizer, etc.; Dans le combat réel, vous devez éviter de poursuivre des modèles complexes depuis le début, en faisant attention aux limitations matérielles, en adoptant des structures de modèles hybrides et en se référant continuellement aux derniers documents et documents officiels à suivre le développement.

La clé de l'utilisation de Python pour appeler WebAPI pour obtenir des données est de maîtriser les processus de base et les outils communs. 1. L'utilisation des demandes pour lancer des demandes HTTP est le moyen le plus direct. Utilisez la méthode GET pour obtenir la réponse et utilisez JSON () pour analyser les données; 2. Pour les API qui nécessitent une authentification, vous pouvez ajouter des jetons ou des clés via des en-têtes; 3. Vous devez vérifier le code d'état de réponse, il est recommandé d'utiliser Response.RAISE_FOR_STATUS () pour gérer automatiquement les exceptions; 4. Face à l'interface de pagination, vous pouvez demander différentes pages et ajouter des retards pour éviter les limitations de fréquence; 5. Lors du traitement des données JSON renvoyées, vous devez extraire des informations en fonction de la structure et les données complexes peuvent être converties en données

Python's Onelineifelse est un opérateur ternaire, écrit comme XifConditionelSey, qui est utilisé pour simplifier le jugement conditionnel simple. Il peut être utilisé pour une affectation variable, tel que status = "adulte" ifage> = 18Else "mineur"; Il peut également être utilisé pour renvoyer directement les résultats dans des fonctions, telles que Deget_Status (âge): renvoyer "adulte" ifage> = 18else "mineur"; Bien que l'utilisation imbriquée soit prise en charge, comme le résultat = "A" i

Cet article a sélectionné plusieurs sites Web de projet "finis" Python et des portails de ressources d'apprentissage "Blockbuster" de haut niveau pour vous. Que vous recherchiez l'inspiration de développement, l'observation et l'apprentissage du code source au niveau de la maîtrise ou que vous amélioriez systématiquement vos capacités pratiques, ces plateformes ne sont pas manquées et peuvent vous aider à devenir un maître Python rapidement.

La clé pour rédiger les instructions IFELSE de Python est de comprendre la structure et les détails logiques. 1. L'infrastructure consiste à exécuter un morceau de code si des conditions sont établies, sinon la pièce ELSE est exécutée, ELLS est facultatif; 2. Le jugement multi-conditions est mis en œuvre avec ELIF, et il est exécuté séquentiellement et arrêté une fois qu'il est atteint; 3. Nested Si c'est utilisé pour un jugement supplémentaire de subdivision, il est recommandé de ne pas dépasser deux couches; 4. Une expression ternaire peut être utilisée pour remplacer Ifelse simple dans un scénario simple. Ce n'est qu'en faisant attention à l'indentation, à l'ordre conditionnel et à l'intégrité logique que nous pouvons écrire des codes de jugement clair et stable.

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les côtés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"
