Le Concept
L'objectif de ce projet était de concevoir un système capable de résoudre n'importe quelle grille de Sudoku à partir d'une image ou d'une capture numérique. Ce projet articule deux piliers majeurs : la Vision par Ordinateur pour la lecture des chiffres et l'Intelligence Algorithmique pour la résolution logique de la grille.
Réalisation
- Reconnaissance de Chiffres (OCR) : Entraînement d'un réseau de neurones convolutif (CNN) via TensorFlow sur le dataset MNIST pour identifier les chiffres avec une précision de plus de 99%.
- Traitement d'image (OpenCV) : Implémentation d'un pipeline de détection : seuillage adaptatif, détection de contours et transformation de perspective pour isoler la grille et ses cellules.
- Algorithme de Résolution : Développement d'un moteur de résolution basé sur le Backtracking, capable de trouver la solution d'une grille complexe en quelques millisecondes.
- Intégration Python : Création d'un script fluide faisant le pont entre la prédiction du modèle IA et la structure de données matricielle (NumPy) envoyée au solver.