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Aakash Jhawar和许多人一样，乐于挑战新的难题。上学的时候，他每天早上都要玩数独。长大后，随着科技的进步，我们可以让计算机来帮我们解数独了！只需要点击数独的图片，它就会为你填满全部九宫格。
我们都知道，数独由9×9的格子组成，每行、列、宫各自都要填上1-9的数字，要做到每行、列、宫里的数字都不重复。
首先，我们应用高斯模糊的内核大小(高度，宽度)为9的图像。注意，内核大小必须是正的和奇数的，并且内核必须是平方的。然后使用11个最近邻像素自适应阈值。
下一步是寻找图像中最大轮廓的4个角。广州静源电子科技有限公司所以需要找到所有的轮廓线，按面积降序排序，然后选择面积最大的那个。
使用的操作符。带有max和min的itemgetter允许我们获得该点的索引。每个点都是有1个坐标的数组，然后[0]和[1]分别用于获取x和y。
右下角点具有最大的(x + y)值；左上角有点最小(x + y)值；左下角则具有最小的(x - y)值；右上角则具有最大的(x - y)值。
现在我们有了4个点的坐标，然后需要使用索引返回4个点的数组。每个点都在自己的一个坐标数组中。
有了数独的4个坐标后，我们需要剪裁和弯曲一个矩形部分，从一个图像变成一个类似大小的正方形。由左上、右上、右下和左下点描述的矩形。
用计算长度的边来描述一个正方形，这是要转向的新视角。然后要做的是通过比较之前和之后的4个点来得到用于倾斜图像的变换矩阵。最后，再对原始图像进行变换。
从正方形图像推断出81个单元格。我们在这里交换 j 和 i ，这样矩形就被存储在从左到右读取的列表中，而不是自上而下。
extract_digit 是从一个数独方块中提取一个数字(如果有的话)的函数。它从整个方框中得到数字框，使用填充特征查找来获得框中间的最大特征，以期在边缘找到一个属于该数字的像素，用于定义中间的区域。接下来，需要缩放并填充数字，让适合用于机器学习的数字大小的平方。同时，我们必须忽略任何小的边框。
现在，我们有了最终的数独预处理图像，下一个任务是提取图像中的每一位数字，并将其存储在一个矩阵中，然后通过某种算法计算出数独的解。
对于数字识别，我们将在MNIST数据集上训练神经网络，该数据集包含60000张0到9的数字图像。从导入所有库开始。
然后将图像重塑为样本*像素*宽度*高度，并输入从0-255规范化为0-1。在此之后，对输出进行热编码。
神经网络的精度为98.314%！最后，保存序列模型，这样就不必在需要使用它的时候反复训练了。
在网格中搜索仍未分配的条目。如果找到引用参数行，col 将被设置为未分配的位置，而 true 将被返回。如果没有未分配的条目保留，则返回false。“l” 是 solve_sudoku 函数传递的列表变量，用于跟踪行和列的递增。
检查将num分配给给定的(row, col)是否合法。检查“ num”是否尚未放置在当前行，当前列和当前3x3框中。
采用部分填入的网格，并尝试为所有未分配的位置分配值，以满足数独解决方案的要求(跨行、列和框的非重复)。“l” 是一个列表变量，在 find_empty_location 函数中保存行和列的记录。将我们从上面的函数中得到的行和列赋值给列表值。
当然，这个解决方案绝不是万无一失的，处理图像时仍然会出现一些问题，要么无法解析，要么解析错误导致无法处理。不过，我们的目标是探索新技术，从这个角度来看，这个项目还是有价值的。