WebAR版数独求解：加强现实+机器学习 | 代码开源

哎呀妈，咔咔的，今天分享的这个案例挺有趣，加强现实+机器学习在Web端实现AR数独应用，代码开源，文末下载～

该项目利用了OpenCV，Tensorflow和用Rust编写的AR数独求解器。它巧妙地演示了WebAssembly如何容许你使用多种语言编写对性能相当重要的基于Web的应用程序。

总体流程以下：

简单来讲，每一个视频帧的处理步骤以下:

• 采用自适应阈值法定位边缘，获得黑白图像

• 边缘近似为轮廓;数独网格应该是最大的四边轮廓

• 为了将网格渲染成正方形图像，应用了(反向)透视变换

• 网格线被删除

• 卷积神经网络用于识别9x9网格中的数字

• 填充网格经过一个基于rust的模块来解决

• 从(3)步骤的透视变换应用于将解决方案投影回图像上

• 解决方案被合并回原始图像

经过一个性能配置文件，你能够看到在OpenCV WebAssembly代码中花费了多少时间:

代码地址：

github.com/ColinEberha…

演示地址：

colineberhardt.github.io/wasm-sudoku…

文章思路地址：

actimeth.com/creativlog/…

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