Ce projet permet de résoudre et remplir une grille de sudoku à l'aide d'un Raspberry Pi et d'une table traçante.

Le projet est décrit plus en détails dans ce rapport, ainsi que dans cette présentation.

Vidéo de démonstration :

• Système : Raspberry 3B avec une carte MicroSD de 16Go minimum.
• Système d'exploitation : Raspian Stretch.
• Langage de programmation : Python 3.
• Table traçante : Servogor 790

La commande du traceur XY se fait par les PWM Hardware, ce qui nécessite une configuration particulière. Il faut suivre la procédure décrite ici : http://www.jumpnowtek.com/rpi/Using-the-Raspberry-Pi-Hardware-PWM-timers.html

L'utilisation des PWM nécessite une exécution en mode Super Utilisateur.

La bibliothèque OpenCV 3.4.1 a été installée en suivant le guide suivant (sans installer l'environnement virtuel) : https://www.pyimagesearch.com/2017/09/04/raspbian-stretch-install-opencv-3-python-on-your-raspberry-pi

L'installation est très longue (plus de 4 heures). Bien passer la taille du swap à 1024 pour la compilation d'OpenCV et la repasser en normal après.

La base de donnée d'apprentissage pour la reconnaissance des chiffres est extraite de la base Chars74K (de Campos et al)

• dataset.zip Répertoire contenant les images pour l'apprentissage de la reconnaissance de caractères
• digit_learner.py Programme d'apprentissage de la base de caractères générant des fichiers de données
• main.py Programme principal. Bien l'exécuter en mode super-utilisateur via "sudo python3 main.py"
• alarm.py Module de pilotage de la LED pour indiquer une erreur
• ecriture.py Module pour le tracé des chiffres
• digit_recognizer.py Module pour la reconnaissance des chiffres
• extract_grids.py Module pour l'extraction des grilles et de leur contenu
• pwm.py Module de pilotage des sorties PWM
• calibration.py Module pour la calibration table traçante / caméra
• impl_pwm.py Programme de test de sorties PWM
• solving.py Module de résolution d'une grille de Sudoku
• (digitresponses.data) Fichier base de données créé par digit_learner.py contenant les labels des digits
• (digitsamples.data) Fichier base de données créé par digit_learner.py contenant les caractéristiques des digits
• MCalibPWM.npy Matrice de calibration créé par calibration.py et utilisé dans main.py

• Étape 0 : dans un terminal, se placer dans le dossier du code source et décompresser dataset.zip.

• Étape 1 : (si première exécution) exécuter digit_learner.py séparément afin de générer les fichiers de données .data nécessaires à l'apprentissage de l'algorithme des k plus proches voisins :

python3 digit_learner.py

• Étape 2 : exécuter main.py EN MODE SUPER-UTILISATEUR :

sudo python3 main.py

Lors de son exécution, l'algorithme génèrera des images dans le dossier du code qui permettent d'évaluer le fonctionnement ou non de l'algorithme.