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Expérience publique · Computer Vision

Puzzle Cheat

Retrouver l’emplacement d’une pièce de puzzle à partir de deux photos.

Résultat de la recherche d’une pièce dans un puzzle
Aperçu du projetGitHub

Contexte

Le projet

Puzzle Cheat est une expérience de vision par ordinateur publiée en 2024. À partir d’une photo du puzzle et d’une photo d’une ou plusieurs pièces assemblées, le script propose les zones où elles peuvent se placer.

Objectifs

Défis de conception

  1. 01

    Transformer des photographies prises dans des conditions réelles en entrées comparables.

  2. 02

    Gérer la rotation et les différences d’échelle avant la recherche de correspondances.

  3. 03

    Restituer visuellement plusieurs zones candidates plutôt qu’une réponse opaque.

Architecture

Chaîne technique

Photos du puzzle et des pièces → détourage → rotations et remise à l’échelle → extraction de caractéristiques → correspondances visuelles

Faire défiler le flux

Photos du puzzle et des pièces
détourage
rotations et remise à l’échelle
extraction de caractéristiques
correspondances visuelles
  • Python
  • OpenCV
  • NumPy
  • Feature matching
  • Computer Vision

Démarche

Étapes de travail

  1. 01

    Détourer la pièce pour isoler sa forme et son contenu visuel.

  2. 02

    Tester des rotations et adapter l’échelle de la pièce à celle du puzzle.

  3. 03

    Extraire puis comparer les caractéristiques pour visualiser les emplacements possibles.

Dépôt public

Ce que les sources documentent

  • Le dépôt documente le pipeline complet, de la préparation des images à la visualisation du résultat.
  • Le projet est explicitement présenté comme expérimental et expose ses limites.
github.com/SylvJalbExplorer le dépôt

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