数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
diffの動作原理を知る～どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp
UNIXの基本的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 本稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。本稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS（Longest Common Subsequence） 2つの要素列の最長共通部分列 SES（Shortest Edit Script） ある要素列を別の要
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