pydoku：使用OpenCV和机器学习在Python中解决数独问题-源码

pydoku 使用OpenCV和深度学习在Python中解决数独问题。 该存储库包括以下内容： 图像处理 数独网格识别 网格提取 使用卷积神经网络模型进行数值预测（准确度为99％） 递归数独求解器 Flask Web前端（基于Pixel-Lite样板： : ） 数量预测基于使用Chars74K数据集训练的CNN模型： ：//www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/demos/chars74k/ 去做 切换到tflite-model 整合网页前端 根据整个图片的面积比识别主要网格（例如，轮廓的面积至少为整个图片的60％，并且具有至少4个边缘时，很有可能是主要网格） 考虑基于会话的图像处理 在前端集成演示文件 最终确定代码结构 清理未使用的样板文件 指示 下载Python 3.8.x（TensorFlow需要Python 3.8.x） 将存储库克隆到