Automatic sudoku solver application

U ovom radu opisana je aplikacija za rješavanje Sudokua u stvarnom vremenu. Obrađen je SIFT algoritam koji se koristi kako bi zaključili je li na slici Sudoku ili ne. Također su objašnjene metode iz OpenCV biblioteke koje se koriste kako bi pronašli sudoku ploču. Iz pronađene Sudoku ploče „izvuku“ se sve ćelije. Svaka od ćelija koja u sebi sadrži broj se šalje kao ulaz konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) koja klasificira ulaznu sliku u jednu od 9 klasa. Obrađena su i uspoređena tri algoritma za rješavanje Sudokua: backtracking algoritam, Constraint Propagation algoritam i genetski algoritamThis thesis presents a real time Sudoku-solver application. SIFT algorithm which is used to determine whether Sudoku board is present on image or not is described. Methods from OpenCV library that are used to find Sudoku board are explained. Once the board is found, individual cells are extracted. The cells are then passed to a convolution neural network (CNN) that is used to classify input to one of 9 classes. Three algorithms for solving Sudoku are described and compared: Backtracking algorithm, Constraint Propagation algorithm and genetic algorithm