Я потратил некоторое время на работу над генератором пазлов на Python, который принимает изображение, количество строк (M) и количество столбцов (N) и выводит исходное изображение, разбитое на M*N png-изображений. штук в папку. Эти изображения представляют собой квадраты с табуляциями и пробелами неправильной формы, поэтому каждая часть может поместиться только в одном месте.
Следующее, что я хотел сделать, — это создать программу для решения головоломок, которая могла бы обрабатывать эти png-изображения. изображений, извлеките некоторые ключевые особенности и определите их размещение.
Вот пример того, как выглядят изображения. Вы также можете просмотреть код генератора, если вам интересно, как он был реализован.
На данный момент детали не имеют вращения, но я бы хотел, чтобы это было возможно. справиться в будущем. Поскольку детали имеют квадратную форму, невозможно определить ориентацию, просто используя размеры, поэтому при извлечении ребер для их сравнения я не могу легко их сузить.
Я подумал об использовании SIFT для обнаружения объектов, но видимые слои изображений не перекрываются, поэтому этот подход не работает.
Основная проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что я не знаю, с чего начать. Я встречал разные методы создания решателя головоломок, но в большинстве из них используются изображения частей пазла, а не синтетические данные, поэтому формы различаются. Другой подход, который я видел, — это использование глубокого обучения для анализа сегментов изображения, но я также не уверен, с чего начать реализацию этого подхода.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... hetic-data
