Programme personnel développé en Python permettant de scanner une grille de Sudoku et de la résoudre, avant d'afficher la réponse aux cases manquantes sur la grille.
Le programme a été développé en Python en utilisant principalement les bibliothèques opencv (cv2) et numpy pour le traitement d'image. La reconnaissance des chiffres est effectuée à l'aide de Keras / Tensorflow sur un modèle entraîné sur un dataset custom de 44 321 images issues d'un premier livre de Sudoku.
Les images présentes dans test sont issues d'un second livre de Sudoku qui n'a pas participé à l'élaboration du dataset.
- Depuis l'invité de commandes (HTTP):
$ git clone https://github.com/jeunotca/sudoku-solver-ai.git
$ cd sudoku-solver-aiOU
- Depuis l'invité de commandes (SSH):
$ git clone [email protected]:jeunotca/sudoku-solver-ai.git
$ cd sudoku-solver-aiOU
- En téléchargeant les sources puis en extrayant l'archive
$ pip install -r requirements.txtOU
- En téléchargeant les sources puis en extrayant l'archive
$ python3 main.pyDans cette situation, l'algorithme traitera l'image définie dans default.py. Sinon, il est également possible de choisir une image en utilisant
$ python3 main.py -i chemin/de/l/image.jpgDans les deux cas, la solution sera enregistrée au même endroit que l'image d'origine au format nom-image-d-origine-result.jpg.
L'image subit d'abord un premier traitement, elle est convertie en niveaux de gris.
Elle fait ensuite l'objet d'un flou gaussien de kernel 11 pour éliminer les impuretés.
Un seuillage adaptatif est ensuite appliqué.
Puis les couleurs de l'image sont inversées.
Les contours de l'image sont ensuite trouvées à l'aide d'un filtre de Canny.
On cherche alors le plus gros contour carré présent, supposé être la grille.
Cette grille subit ensuite une déformation de perspective pour améliorer l'image et donc l'efficacité de l'IA.
Cette nouvelle matrice est découpée en 81 matrices de même taillées, donnant 81 cellules ressemblant à ceci :
Si des pixels blancs sont détectés au centre de l'image, celle-ci est envoyée à un réseau de neurones.
Une fois toutes les cases identifiées, on résout la grille. Une première idée était d'utiliser du backtracking, mais le temps passé à résoudre une grille n'était pas négligeable. J'ai donc cherché une réduction de Karp vers d'autres problèmes. En particulier, le problème de couverture exacte se prête bien à l'exercice. J'ai donc utilisé le très rapidealgorithme X de Knuth. J'ai pour cela utilisé une implémentation déjà existante de la résolution d'une grille de Sudoku.
Après cela, il suffit d'afficher sur une image de la taille de perspective les chiffres manquants :
On applique ensuite le changement inverse de perspective :
Avant de simplement additionner les deux images :
Les coefficients sont simplement additionnés afin de donner un effet "impacté par l'éclairage".
- L'IA utilisée est la suivante :
- Fully connected de 784
- Conv2D 32 filtres, kernel de 3, stride de 1, fonction ReLU
- Batch normalization
- Conv2D 32 filtres, kernel de 3, stride de 1, fonction ReLU
- Batch normalization
- Conv2D 32 filtres, kernel de 5, stride de 1, fonction ReLU
- Batch normalization
- Dropout de 0.4
- Conv2D 64 filtres, kernel de 3, stride de 1, fonction ReLU
- Batch normalization
- Conv2D 64 filtres, kernel de 3, stride de 1, fonction ReLU
- Batch normalization
- Conv2D 64 filtres, kernel de 5, stride de 1, fonction ReLU
- Batch normalization
- Dropout de 0.4
- Fully connected de 128, fonction ReLU
- Dropout de 0.3
- Fully connected de 128, fonction ReLU
- Dropout de 0.4
- Fully connected de 10, fonction softmax
Optimizeur Adam de learning rate = 1e-4 et loss function Sparse categorical crossentropy
Ce modèle a été réalisé en collaboration avec Michael Gellenoncourt.
L'IA a un taux de réussite de 99.78% sur nos tests.
Le dossier AI contient le modèle que nous avons utilisé, ainsi que des fonctions permettant si vous le souhaitez de créer vos propres modèles à l'aide des images situées dans le dossier dataset/raw.