Matija Petrović, SW33/2017
Nikola Kabašaj, SW50/2017
Asistent:
Dragan Vidaković
Definicija problema
Detekcija i izdvajanje sudoku mreže, kao i prepoznavanje cifre ili praznog polja za svaku ćeliju. Nakon toga, rešavanje samog sudokua i prikaz rešenja u realnom vremenu.
Skup podataka
Skup podataka će biti kreiran ručno, snimanjem videa na kojima će se nalaziti sudoku mreža koja nije rešena, kao i snimanjem ekrana na kojem se nalazi sudoku. Takođe će biti koriščen MNIST skup podataka za treniranje CNN-a za prepoznavanje brojeva.
Metodologija
Prepoznavanje i izdvajanje sudoku mreže pomoću thresholding-a i aproksimacije kontura.
Transformacija perspektive kako bismo dobili sudoku mrežu u obliku kvadrata.
Izdvajanje i prepoznavanje brojeva i praznih ćelija pomoću istrenirane CNN mreže.
Rešavanje samog sudokua pomoću backtracking algoritma.
Renderovanje rešenja i prikaz nazad u videu.
Evaluacija
Evauliraćemo tačnost rešenja sudokua, koje će zavisiti od tačnosti prepoznavanja same sudoku mreže sa videa, kao i vreme koje je potrebno da se rešenje prikaže na videu.
Tim:
Matija Petrović, SW33/2017 Nikola Kabašaj, SW50/2017
Asistent:
Dragan Vidaković
Definicija problema
Detekcija i izdvajanje sudoku mreže, kao i prepoznavanje cifre ili praznog polja za svaku ćeliju. Nakon toga, rešavanje samog sudokua i prikaz rešenja u realnom vremenu.
Skup podataka
Skup podataka će biti kreiran ručno, snimanjem videa na kojima će se nalaziti sudoku mreža koja nije rešena, kao i snimanjem ekrana na kojem se nalazi sudoku. Takođe će biti koriščen MNIST skup podataka za treniranje CNN-a za prepoznavanje brojeva.
Metodologija
Evaluacija
Evauliraćemo tačnost rešenja sudokua, koje će zavisiti od tačnosti prepoznavanja same sudoku mreže sa videa, kao i vreme koje je potrebno da se rešenje prikaže na videu.