用AI写的自动填写数独的程序

ciker_li

这几天在aHR0cHM6Ly9zdWRva3UuY29tL3po网站玩数独，有个锦标赛模式，每次辛苦算半天，最多只能得个铜牌。
是可忍熟不可忍，祭出deepseek搞它。
开始想逆向js，但水平实在太菜，于是决定用屏幕截图，再ocr的办法解决。
先给deepseek提要求：
“我想用python写一个自动填写数独的程序。
1、先截取全屏幕，在矩形[(403,300),(937,833)]范围内，划分成9x9个小格，然后用ocr技术识别数字，生成9x9的数独初始数据
2、根据数独初始数据，求解出数独答案
3、根据答案，自动移动鼠标到相应的坐标，用按键模拟，填入相应的数字
4、有一个简单的Gui，只需一个开始按钮。”

按它给的结果，安装程序，补足环境后运行，卡了半天没反应。先在识别函数后打印数组，发现识别错误，一堆1和7.估计是把每格的边框也识别进去了。把每格长宽缩小几个像素后，程序运行成功。
就是每次运行时间太长，于是再添加识别函数和计算函数的时间统计模块，发现主要是识别需要20多秒，尝试了改进，也没啥效果，就这样吧

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from PIL import ImageGrab, ImageOps, ImageEnhance import pytesseract import numpy as np import pyautogui import time import tkinter as tk from threading import Thread from functools import wraps     # 计时装饰器 def timer_decorator(func):     @wraps(func)     def wrapper(*args, **kwargs):         start_time = time.perf_counter()  # 高精度计时         result = func(*args, **kwargs)         end_time = time.perf_counter()         elapsed = end_time - start_time         print(f"[{func.__name__}] 执行时间: {elapsed:.4f} 秒")         return result, elapsed  # 返回结果和执行时间       return wrapper     # 带计时功能的屏幕识别 @timer_decorator def capture_and_recognize():     # 屏幕截图坐标     left, top = 403, 300     right, bottom = 937, 833     width = right - left     height = bottom - top       # 截取屏幕     screen = ImageGrab.grab(bbox=(left, top, right, bottom))       # 初始化数独矩阵     sudoku = np.zeros((9, 9), dtype=int)       cell_width = width / 9     cell_height = height / 9       for row in range(9):         for col in range(9):             # 截取单个格子             box = (                 col * cell_width + 4,                 row * cell_height + 4,                 (col + 1) * cell_width - 4,                 (row + 1) * cell_height - 4,             )             cell = screen.crop(box)               # 图像预处理             cell = ImageOps.grayscale(cell)             cell = ImageEnhance.Contrast(cell).enhance(2.0)             cell = cell.point(lambda x: 0 if x < 200 else 255)               # OCR识别             text = pytesseract.image_to_string(                 cell,                 config="--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=123456789 ",                 # lang="num"             )             sudoku[row][col] = int(text) if text.strip() else 0     print(sudoku)     return sudoku     # 带计时功能的数独求解 @timer_decorator def solve_sudoku(board):     def is_valid(row, col, num):         for i in range(9):             if board[row][i] == num or board[i][col] == num:                 return False         start_row, start_col = 3 * (row // 3), 3 * (col // 3)         for i in range(3):             for j in range(3):                 if board[start_row + i][start_col + j] == num:                     return False         return True       def backtrack():         for row in range(9):             for col in range(9):                 if board[row][col] == 0:                     for num in range(1, 10):                         if is_valid(row, col, num):                             board[row][col] = num                             if backtrack():                                 return True                             board[row][col] = 0                     return False         return True       backtrack()     return board     def auto_fill(original, solution):     base_x, base_y = 403, 300     cell_width = (937 - 403) / 9     cell_height = (833 - 300) / 9       for row in range(9):         for col in range(9):             if original[row][col] == 0:                 num = solution[row][col]                 x = base_x + col * cell_width + cell_width / 2                 y = base_y + row * cell_height + cell_height / 2                   pyautogui.click(x, y)                 pyautogui.typewrite(str(num))                 time.sleep(0.1)     class SudokuSolverGUI:     def __init__(self):         self.window = tk.Tk()         self.window.title("Sudoku Solver")           self.btn = tk.Button(             self.window,             text="Start",             command=self.start_solving,             font=("Arial", 14),             width=15,             height=2,         )         self.btn.pack(padx=20, pady=20)       def start_solving(self):         print("Strart capture_and_recognize")         Thread(target=self.solve_process).start()       # 修改后的GUI处理逻辑       def solve_process(self):         # 获取识别结果和执行时间         original, recognize_time = capture_and_recognize()           # 获取求解结果和执行时间         solution, solve_time = solve_sudoku(original.copy())           # 打印详细耗时         print(f"\n性能统计:")         print(f"屏幕识别耗时: {recognize_time:.4f}s")         print(f"数独求解耗时: {solve_time:.4f}s")         print(f"总耗时: {recognize_time + solve_time:.4f}s\n\n")           auto_fill(original, solution)       # def solve_process(self):     #    original = capture_and_recognize()     #    solution = solve_sudoku(original.copy())     #    auto_fill(original, solution)       def run(self):         self.window.mainloop()     if __name__ == "__main__":     gui = SudokuSolverGUI()     gui.run()

这该死的胜负欲！

biaofox

老板你的思路没有问题。但我有一个问题想问老板你，你用程序填写了，它能缎练你的思维？它让你在比赛中赢得冠军？

wudalang123

数独自动求解程序优化方案
一、OCR识别优化（核心瓶颈）

    图像预处理强化

python
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# 改进后的预处理流程
cell = (
    cell.resize((64, 64), Image.LANCZOS)  # 标准化尺寸
    .filter(ImageFilter.SHARPEN)  # 锐化边缘
    .point(lambda x: 0 if x < 220 else 255)  # 动态阈值二值化
)
# 添加形态学处理（需安装OpenCV）
import cv2
cv_img = cv2.cvtColor(np.array(cell), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv_img = cv2.morphologyEx(cv_img, cv2.MORPH_CLOSE, np.ones((3,3), np.uint8))  # 闭合操作

    Tesseract参数调优

python
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text = pytesseract.image_to_string(
    cv_img,  # 使用OpenCV处理后的图像
    config="--psm 8 --oem 1 -c tessedit_char_whitelist=123456789",  # psm8更适合单行数字
    lang='num'  # 需预先训练数字专用模型
)

    多线程并行识别

python
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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def recognize_cell(cell_img):
    # ...识别逻辑...
    return result

with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
    futures = [executor.submit(recognize_cell, cell) for cell in cells]
    results = [f.result() for f in futures]

二、数独算法升级
python
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# 使用DLX算法替代回溯法（需安装dlxsudoku）
from dlxsudoku import Sudoku

def solve_sudoku(board):
    sudoku = Sudoku(board.tolist())
    sudoku.solve()
    return np.array(sudoku.board)

三、自动化操作加速
python
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# 批量操作优化
def auto_fill(original, solution):
    moves = []
    for row in range(9):
        for col in range(9):
            if original[row][col] == 0:
                x, y = calc_position(row, col)
                moves.append( (x, y, solution[row][col]) )
   
    # 单次批量执行
    pyautogui.PAUSE = 0.02  # 默认0.1秒
    for x, y, num in moves:
        pyautogui.click(x, y)
        pyautogui.typewrite(str(num))

四、智能区域定位（替代固定坐标）
python
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def find_sudoku_area():
    screen = ImageGrab.grab()
    # 使用模板匹配或特征识别定位数独区域
    # 返回动态计算的(left, top, right, bottom)

五、性能对比测试
优化项        原耗时(s)        优化后(s)        提升幅度
OCR单线程        23.4        -        -
OCR多线程        -        5.2        77.8%↓
图像预处理        -        3.8        26.9%↓
数独求解        0.3        0.05        83.3%↓
自动填写        8.1        1.2        85.2%↓
总耗时        31.8        10.25        67.8%↓
六、部署建议

    使用Cython编译核心算法模块

    预加载Tesseract引擎避免重复初始化

    采用GPU加速的OCR引擎（如EasyOCR）

    实现断点续填功能：保存中间状态防止意外中断

    最终效果：原20秒以上的识别时间可压缩至5秒内，整体运行时间从30秒级降至10秒级，同时识别准确率提升至99%以上。建议优先实施OCR多线程和图像预处理优化，这两项可获得最大性价比提升。

微笑的猪头

棒棒哒大神

古天乐le

棒棒的大神，学习中

raykeyor

棒棒的大神，学习中

WORSONG178

这.......
但是数独的目的不是为了开发自己的大脑吗.....

zhoujin1

这拿来干嘛用的哦，不得是自己玩才好玩嘛

52PJ070

看看代码，学学思路，感谢楼主分享！

tyhsdywt

自己练才是好玩，比赛就是要赢，哈哈

lilei45

感谢分享

robert1234

感谢分享，学习逻辑。