Python數(shù)獨(dú)識(shí)別是指通過計(jì)算機(jī)程序?qū)?shù)獨(dú)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和解題的過程。Python作為一種高效的編程語言，被廣泛地應(yīng)用于數(shù)獨(dú)識(shí)別和解題中。下面我們來介紹一下Python數(shù)獨(dú)識(shí)別的過程。

// 導(dǎo)入必要的模塊
import cv2
import pytesseract
import numpy as np
// 讀取圖片，進(jìn)行預(yù)處理
img = cv2.imread("sudoku.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
// 數(shù)獨(dú)定位
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
// 對(duì)每一個(gè)小方格進(jìn)行處理
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
if w >30 and h >30:
roi = thresh[y:y + h, x:x + w]
digits = []
digits.append(roi)
// 數(shù)字識(shí)別
for digit in digits:
digit = cv2.resize(digit, (28, 28))
digit = np.array(digit)
digit = digit.reshape((1, -1))
prediction = model.predict(digit)
cv2.putText(img, str(prediction), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
// 展示結(jié)果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)

以上代碼簡(jiǎn)單介紹了Python進(jìn)行數(shù)獨(dú)識(shí)別的基本流程。首先，我們需要將原始圖片讀取并進(jìn)行預(yù)處理，以便后續(xù)處理。其次，我們需要對(duì)數(shù)獨(dú)進(jìn)行定位，并對(duì)每一個(gè)小方格進(jìn)行處理。最后，我們通過數(shù)字識(shí)別的方法，對(duì)每個(gè)小方格中的數(shù)字進(jìn)行識(shí)別并輸出結(jié)果。最終展示結(jié)果，完成整個(gè)識(shí)別和解題的過程。