Python是一種通用編程語言，因其易于閱讀和簡單的語法結(jié)構(gòu)而受到廣泛使用。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，Python已經(jīng)成為了一種非常強(qiáng)大的工具，可以用來解決各種問題。其中一種有趣的應(yīng)用是使用Python來識(shí)別數(shù)獨(dú)。

數(shù)獨(dú)是一種經(jīng)典的邏輯智力游戲，通過填充數(shù)字的方式將九宮格填滿。通常，一個(gè)數(shù)獨(dú)謎題會(huì)留下一些數(shù)字，而其他的格子需要填入數(shù)字。使用Python編寫一個(gè)程序可以自動(dòng)識(shí)別這些已填入的數(shù)字，并提供一個(gè)解決方案。

# 導(dǎo)入所需的庫
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
from tensorflow.keras.models import load_model
# 加載數(shù)獨(dú)圖片并將其轉(zhuǎn)換為灰度
img = cv2.imread('sudoku.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 閾值處理，提取數(shù)獨(dú)中已有的數(shù)字
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
# 膨脹操作，將數(shù)字更好的區(qū)分出來
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
# 查找輪廓
contours, _ = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 確定數(shù)字區(qū)域
boxes = []
for c in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
if h >20 and w >10:
boxes.append((x, y, w, h))
# 繪制數(shù)字框，并將數(shù)字框中的數(shù)字保存到列表中
digits = []
for box in boxes:
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
digit = gray[y:y+h, x:x+w]
res = cv2.resize(digit, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
ret, res = cv2.threshold(res, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
res = res.astype('float32') / 255
res = res.reshape((1, 28, 28, 1))
digits.append(res)
# 加載已經(jīng)深度訓(xùn)練的模型，對數(shù)字進(jìn)行分類
model = load_model('digit.hdf5')
puzzle = []
for i, digit in enumerate(digits):
prediction = model.predict(digit)
puzzle.append(np.argmax(prediction))
# 將答案填入數(shù)獨(dú)謎題中，并顯示
result = [puzzle[i:i+9] for i in range(0, len(puzzle), 9)]
print(result)

這個(gè)Python程序使用了OpenCV和Keras等庫，通過對數(shù)獨(dú)圖片進(jìn)行處理和分類，最終將答案填入數(shù)獨(dú)謎題中。這個(gè)程序可以為任何數(shù)獨(dú)迷提供便利，幫助他們解決最難的謎題。