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Jigsaw Jeeves：使用计算机视觉构建拼图助手
Python 中解决方案方法的概念概述和演练Jigsaw Jeeves：使用计算机视觉构建拼图助手一文首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学这个：一个安静的周日下午，您在家中，客厅地板上铺满了 5,000 块英国乡村拼图。连绵起伏的山丘，树篱，灰蒙蒙的天空融入地平线。似乎过了很长时间，边界就完成了。现在，您正盯着一堆大约 4,800 件作品，其中大部分是绿色或灰色的，而您尝试的每一件作品都被证明是错误的。可以在 50 英尺外识别朋友面孔的大脑却被 37 种几乎相同的草色完全难住了。在某些时候，你开始怀疑你的过程，然后是你的视力，然后是你的人生选择——并认真考虑将整个事情从桌面上扫除，彻底放弃拼图游戏。
谜题本身不是问题。毕竟，你坐下来解决这个难题是因为你喜欢智力挑战。当谜题从令人愉快的挑战变为棘手且进展停滞的那一刻，挫败感就会蔓延。这时，在正确的方向上进行适当的推动就能带回喜悦。如果您正在与更有经验的人一起解决问题，他们可以通过向您指出一个有希望的集群、告诉您哪些部分共享一个颜色系列、并帮助您将最初的 5,000 块问题分解为一系列更小的、可管理的问题来给您提示。
但是当你独自一人时，人工智能可以提供帮助。我们的目标是拥有一种“拼图吉夫斯”，它提供足够的帮助来使谜题再次变得容易处理，而不是直接解决它，这会剥夺你的乐趣，而且考虑到所涉及的自由度（例如，块对齐、任意旋转、不规则形状、照明变化），这也确实很难。例如，人工智能可以告诉你特定棋子最有可能属于棋盘的哪个区域，哪些棋子可能形成一个集群，以及哪些分而治之的策略可能最有成效。