Как решать головоломки на компьютере
Обновлено: 02.07.2024
Пазлы — это увлекательный способ провести час или два, за исключением случаев, когда вы обнаруживаете, что в процессе сборки не хватает части. Когда вы играете на компьютере, вы не можете потерять фигуру, и это веселее.
Некоторым людям нравятся шутеры от первого лица, некоторым нравятся симуляторы, другим нравятся более сложные игры, например Jigsaw Puzzles HD. Это не более чем компьютерная симуляция традиционной головоломки, но она интереснее, чем вы думаете.
Jigsaw Puzzles HD – это бесплатное приложение из Магазина Windows, которое запускается с начального экрана на компьютерах с Windows 8 и планшетах Microsoft Surface.
Это не просто одиночная головоломка, а скорее инструмент для создания пазлов. Вместе с приложением предоставляется небольшая коллекция фотографий, и вы можете выбрать ту, которую хотите использовать. Изображения превосходны и высокого качества, которые отлично смотрятся сами по себе. На самом деле, если вы платите за обновление, вы можете установить их в качестве изображения экрана блокировки в Windows 8. В дополнение к изображениям, поставляемым бесплатно с бесплатным приложением, есть пакеты изображений, которые вы можете купить, и должно быть доступно около 100 изображений. .
После выбора изображения вы выбираете количество частей головоломки, и в бесплатном приложении их от 15 до 60. Заплатите плату за обновление, и количество может быть увеличено до 160. Части головоломки могут быть любыми. вверх или, как в реальной жизни, их можно поворачивать влево, вправо или вверх ногами. Пазл из 60 элементов с вращением не так уж сложен, но в зависимости от изображения это может занять около 15 минут.
Вы видите готовое изображение, и после его запоминания кусочки пазла разбрасываются по экрану. Их можно щелкнуть или коснуться, чтобы повернуть их, и их можно перетаскивать. Поместите две рядом друг с другом, и если они подходят, они соединятся вместе и станут одним большим куском.
Решение головоломки на экране ничем не отличается от реальной, но у вас меньше места, а кусочки мешают. Это не недостаток, а просто делает головоломки немного сложнее. Их можно сохранять и загружать, поэтому вам не нужно заканчивать их за один присест.
В бесплатных пазлах HD достаточно, чтобы развлечь вас на несколько дней. Когда вам наскучила коллекция изображений и вы захотели большего, или если вы хотите усложнить головоломки, есть встроенные покупки. Это простая и увлекательная игра для тех, кто не любит быстрые шутеры.
Название: Jigsaw Puzzles HD
Цена: Бесплатно
Разработчик: Enless Soft Ltd.
Размер: 48 МБ
Хэллоуин, Черная пятница, Киберпонедельник: сезон распродаж! Воспользуйтесь преимуществами этих рекомендуемых VPN для обеспечения конфиденциальности и безопасности: (партнерские ссылки)
1 комментарий
Как только я пытаюсь получить лобзик, сайт спрашивает, есть ли оплата, как это бесплатно??
Джону Спилсбери, британскому картографу и гравёру, около 1760 года приписывают составление перечня головоломок, которые в то время создавались путём рисования изображения на плоском прямоугольном куске дерева, а затем разрезания его на мелкие кусочки лобзиком. С тех пор многие люди потратили бесчисленное количество часов, собирая кусочки головоломки, находя похожие кусочки, проверяя, подходят ли они, и делая это снова и снова, пока не получите полную картину. Выполнение этих шагов требует от вас рассмотрения таких вещей, как форма, размер, цвет, направление поворота детали и так далее. Когда я узнал, что можно решать головоломки с помощью компьютерного программирования, я был, мягко говоря, поражен. Затем я столкнулся с «проблемой головоломки», которая состоит в том, чтобы иметь возможность собрать части головоломки в одну область без значительных пробелов в области или перекрывающихся частей. Привлекательность этой проблемы связана с ее возможными приложениями в обработке изображений, распознавании образов и компьютерном зрении, таких как восстановление археологических артефактов. Здесь я решил описать некоторые из различных способов решения этой проблемы разработчиками.
Типы головоломок (Галлахер, 2012 г.)
Тип 1: Головоломки с неизвестным расположением только частей
Тип 2: Головоломки с неизвестным расположением и ориентацией элементов
Тип 3: Головоломки с известным расположением элементов и неизвестной ориентацией
Тип 4: двусторонние головоломки из двух изображений с неизвестным местоположением, ориентацией и лицом — очень репрезентативно для реальных приложений
Шоломон, Дэвид и Нетаньяху (2014 г.) представили решатель на основе ГА, способный решать головоломки типа 2, и представили головоломки типа 4 (а также решили их). Самая большая головоломка типа 2, которая была предпринята ранее, состояла из 9600 элементов, и Соломон и др. др. (2014) смогли решить головоломки до 22 755 штук! Среднее время выполнения решателя для головоломок Типа 4 составило 80,89 минуты, что является значительным улучшением по сравнению с 23,5 часами, указанными Галлахером (2012 г.) для головоломки Типа 2 из 9 600 элементов.
Дери, Менгисту и Аве (2017 г.) представили решение на основе нейронной сети для решения задачи-головоломки. Учитывая прошлые успехи в решении этой проблемы в различных областях, Дери и др. др. (2017) считают, что подходы, основанные на нейронных сетях, могут обеспечить такую же точность и ускорить время тестирования. Они обнаружили, что их лучшая модель смогла достичь точности 77 % в головоломках 2 x 2 и 49 % в головоломках 2 x 3, используя Resnet_50 в качестве экстрактора признаков.
Шоломон расширил результаты своего предыдущего исследования (2016 г.). В исследовании использовалась метрика нейронной сети, которая предсказывала, должны ли края двух частей головоломки быть смежными при правильной сборке головоломки, используя только пиксели каждой части. . Добавление этой метрики к их ранее разработанному решателю на основе GA повысило общую точность решения и количество идеально составленных головоломок.
До сих пор мы обсуждали воссоздание изображения из перетасованных кусочков, но как насчет настоящих пазлов? Как мы можем использовать компьютерное программирование для решения 3D-пазлов? Прошлые исследования с использованием алгоритмов полностью исключали форму кусочков головоломки как дискриминант, используя квадратные кусочки, и вместо этого полагались на основные свойства изображения, чтобы найти решение. Аллен (2016) решил сформулировать решатель головоломок, который опирается на концепции компьютерного зрения, а также на прошлые работы в этой области по сборке головоломок из единого изображения перемешанных кусочков. Решатель головоломок Аллена специально разработан для решения только прямоугольных головоломок с каноническими элементами (см. ниже). Используя Mat-lab Image Processing Toolbox, созданный решатель был успешно использован для 5 отдельных головоломок разных размеров и разных изображений.
Со всеми достижениями, которые были достигнуты в решении задачи головоломки, если проблема еще не решена, я думаю, что разработчики довольно близки!
Откройте для себя мировые исследования
- 20 миллионов участников
- 135 миллионов публикаций
- Более 700 тыс. исследовательских проектов
Решение головоломок, задача построения связного целого из набора непересекающихся неупорядоченных фрагментов, является фундаментальной для многих приложений, и все же большая часть литературы до сих пор была сосредоточена на менее реалистичных головоломках, части которых представляют собой одинаковые квадраты. Здесь мы формализуем новый тип головоломки, в которой части представляют собой общие выпуклые многоугольники, образованные путем разрезания глобальной многоугольной формы с произвольным количеством прямых разрезов, модель генерации, вдохновленная знаменитой последовательностью Ленивого поставщика провизии. Мы анализируем теоретические свойства таких головоломок, в том числе неотъемлемые проблемы их решения, когда части загрязнены геометрическим шумом. Чтобы справиться с такими трудностями и получить приемлемые решения, мы абстрагируем проблему как динамическую систему из нескольких тел, снабженную иерархическими петлевыми ограничениями и многоуровневым процессом реконструкции. Мы определяем показатели оценки и представляем экспериментальные результаты, чтобы показать, что такие головоломки решаются полностью автоматически.
<р>. Перед учеными часто стоят задачи разгадывания разного рода головоломок, работая в междисциплинарных областях, таких как: биология, археология, обработка изображений, решение вопросов безопасности голосовой связи, т.е. в военных и коммерческих целях с помощью приложений для кодирования и декодирования (Paikin & Tal, 2015; Pomeranz et al., 2011; Zhao et al., 2007). Этот факт оправдывает появившиеся в зарубежной литературе усилия по поиску алгоритмов решения головоломок (Gallagher, 2012; Paikin & Tal, 2015; Pomeranz et al., 2011; Wolfson et al., 1988; Zhao et al., 2007). ). С другой стороны, алгоритмические головоломки, то есть головоломки, включающие в себя четко определенные процедуры достижения решения, могут служить целям обучения и быть прекрасным средством для ознакомления учащихся с основными понятиями и методами решения алгоритмических задач. .В этой главе представлена часть более широкого проекта, направленного на разработку инструментов оценки вычислительного мышления для учащихся первого и второго классов начальной школы. Применимость конкретного предложенного инструмента, касающегося только алгоритмического мышления (AT), была проверена в рамках курса «Экологические исследования» (ESc). Основной опорой работы является вычислительная среда PhysGramming. Оценка AT была основана на умственных задачах, включающих головоломки, требующие способностей AT. Тест AT состоял из четырех головоломок с 4, 6, 9 и 12 элементами соответственно, а эффективность решения головоломок измерялась на номинальном уровне (успех/неудача). Был реализован латентный анализ классов (LCA), надежный многомерный метод для категориальных данных, который выделил два кластера/латентных класса, соответствующих двум различным уровням AT. Кроме того, LCA с ковариантами, такими как пол, класс, достижения в ESc и использование плана, выявил связь вышеуказанных переменных с уровнями навыков AT. Наконец, обсуждаются результаты и их значение для теории и практики.
<р>. Подходы сопоставления границ для решения головоломок начинаются с оригинальной работы (Freeman H, 1964; Wolfson et al., 1988), в которой были разработаны алгоритмы для составления 2D-пазлов, подобных изображенным на рис. значительно более сложная задача. Детали мозаики имеют схожие размеры и четко идентифицируемую форму, что сильно ограничивает набор потенциальных сопрягаемых поверхностей/кривых на соответствующих деталях. .Высокоэнергетические удары в области суставов часто вызывают сильно фрагментированные или оскольчатые переломы костей. Современные подходы к лечению требуют от врачей решения о том, как классифицировать перелом в рамках иерархии категорий тяжести перелома. Каждая категория затем предоставляет сценарий лечения наилучшей практики, чтобы получить наилучший возможный прогноз для пациента. В этой статье выявляются недостатки, связанные только с качественной оценкой тяжести перелома, и приводятся новые количественные показатели, которые служат для устранения этих недостатков. Мы предлагаем систему для полуавтоматического извлечения количественных показателей, которые являются основными индикаторами тяжести перелома. К ним относятся: (i) площадь поверхности перелома, т. е. какая площадь поверхности образовалась при разрушении кости, и (ii) дисперсия, т. е. насколько фрагменты повернулись и сместились из своего исходного анатомического положения. В этой статье описываются новые вычислительные инструменты для извлечения этих показателей путем компьютерной реконструкции трехмерной анатомии кости из КТ-изображений с упором на случаи переломов плафона большеберцовой кости, где более распространены сложные случаи качественной тяжести переломов. Реконструкция выполняется в рамках единой системы, объединяющей несколько новых алгоритмов, которые идентифицируют, извлекают и соединяют фрагменты фрагментов в виртуальной среде. Это обеспечивает объективные количественные измерения этих показателей тяжести перелома.Доступность таких мер предоставляет новые инструменты для оценки тяжести перелома, что может привести к улучшению лечения переломов. В этой статье описывается система, лежащие в ее основе алгоритмы и показатели результатов реконструкции путем количественного анализа шести клинических случаев перелома плафона большеберцовой кости.
Мы представляем метод автоматической сборки живописных пазлов. Этот метод основан на интегральных инвариантах площадей для сопоставления форм и процесса оптимизации для объединения совпадений форм в окончательную сборку головоломки. Предположения о форме или расположении отдельных частей не являются необходимыми. Мы иллюстрируем наш метод, решая примеры головоломок различных форм и размеров.
Эта статья посвящена повторной сборке археологического артефакта с учетом изображений его фрагментов. Эту задачу можно рассматривать как частный сложный случай решения головоломок. Ограниченный случай повторной сборки естественного изображения из квадратных частей был тщательно исследован и показал, что сам по себе является сложной проблемой. Аналогичным образом был изучен случай сопоставления «чистых» 2D-полигонов/сплайнов исключительно на основе их геометрических свойств. Но что, если эти идеальные условия не выполняются? Именно этой проблеме посвящена статья. Три уникальные характеристики археологических фрагментов чрезвычайно затрудняют решение головоломок: (1) Фрагменты имеют общую форму; (2) они стерты, особенно на границах (где должны существовать самые сильные признаки для сопоставления); и (3) область допустимых преобразований между кусками непрерывна. Ключевым вкладом этой статьи является полностью автоматический и общий алгоритм решения головоломок в этой интригующей области. Мы показываем, что наш подход позволяет правильно собрать десятки сломанных артефактов и фресок.
Высокоэнергетические удары в области суставов часто вызывают сильно фрагментированные или оскольчатые переломы костей. Современные подходы к лечению требуют от врачей решения о том, как классифицировать перелом в рамках иерархии категорий тяжести перелома. Каждая категория затем предоставляет сценарий лечения наилучшей практики, чтобы получить наилучший возможный прогноз для пациента. В этой статье выявляются недостатки, связанные только с качественной оценкой тяжести перелома, и приводятся новые количественные показатели, которые служат для устранения этих недостатков. Мы предлагаем систему для полуавтоматического извлечения количественных показателей, которые являются основными индикаторами тяжести перелома. К ним относятся: (i) площадь поверхности перелома, т. е. какая площадь поверхности образовалась при разрушении кости, и (ii) дисперсия, т. е. насколько фрагменты повернулись и сместились из своего исходного анатомического положения. В этой статье описываются новые вычислительные инструменты для извлечения этих показателей путем компьютерной реконструкции трехмерной анатомии кости из КТ-изображений с упором на случаи переломов плафона большеберцовой кости, где более распространены сложные случаи качественной тяжести переломов. Реконструкция выполняется в рамках единой системы, объединяющей несколько новых алгоритмов, которые идентифицируют, извлекают и соединяют фрагменты фрагментов в виртуальной среде. Это обеспечивает объективные количественные измерения этих показателей тяжести перелома. Доступность таких мер предоставляет новые инструменты для оценки тяжести перелома, что может привести к улучшению лечения переломов. В этой статье описывается система, лежащие в ее основе алгоритмы и показатели результатов реконструкции путем количественного анализа шести клинических случаев перелома плафона большеберцовой кости.
Мы встретили нашу пару в утонченном времяпрепровождении головоломки. Кажется, теперь алгоритм может быстро обработать 10 000 штук за 24 часа. Быстрый решатель также может помочь собрать воедино разрозненные документы или археологические артефакты.
Эндрю Галлахер из Корнельского университета в Итаке, штат Нью-Йорк, написал алгоритм, работая в фотокомпании Kodak. Имитируя то, как человек собирает пазлы, он побил прошлогодний рекорд в 3300 деталей. Алгоритм может даже решить несколько головоломок одновременно, когда части перепутаны вместе.
В отличие от другого программного обеспечения, которое анализирует только края деталей, программа Галлахера анализирует, как цветовые узоры распространяются на многие части. Например, если одна часть становится все светлее слева направо, вполне вероятно, что эта часть находится между более светлой частью слева и более темной частью справа.
Реклама
Алгоритм работает только с головоломками с квадратными элементами, которые сложнее собрать, поскольку форма не дает подсказок. Алгоритм подсчитывает баллы для каждой пары, сохраняет лучшие совпадения и использует их для сборки всей головоломки.
Он начинается с двух наиболее подходящих частей, затем следующих двух и так далее, но, что очень важно, эти совпадения не обязательно должны быть соседними, что позволяет алгоритму работать над несколькими частями головоломки одновременно. Предыдущие методы работали только с одной деталью, что усложняло обнаружение неполадок. Система будет представлена на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов в Провиденсе, штат Род-Айленд, в конце этого месяца.
Испытание шредера
Помимо решения головоломок, Галлахер также использовал элементы своего алгоритма для участия в прошлогоднем конкурсе DARPA Shredder Challenge, в котором участники должны были собрать воедино серию измельченных документов . Попытка Галлахера в целом набрала 17 баллов. Он говорит, что части головоломки в задании представляли собой цифровые изображения измельченных документов, что усложняло работу алгоритма, так как зубчатые края не совпадали идеально, а некоторые части отсутствовали.
Охад Бен-Шахар, ученый-компьютерщик из Университета Бен-Гуриона в Беэр-Шеве, Израиль, чья команда является рекордсменом по решению головоломок, говорит, что алгоритм Галлахера впечатляет, поскольку он может решать головоломки, в которых ориентация штук неизвестно, более сложная задача.
Что касается производительности, Бен-Шахар говорит, что их алгоритм может сравниться с алгоритмом Галлахера, хотя они еще не опубликовали результаты, но оба алгоритма, вероятно, можно улучшить. «При небольших усилиях время решения может сократиться значительно до одного дня».
Вы можете представить, что компьютеры хорошо справляются с решением пазлов, но эта задача сложнее, чем вы думаете. Сопоставление с образцом довольно просто, если у вас есть указанная ориентация. Если вы попробуете, когда не знаете, как держать фигуры, то вскоре обнаружите проблему.
Если вы думаете, что решаете сложную головоломку, учтите, что последний алгоритм может справиться с 10 000 деталей за 24 часа, что в три раза превышает прошлогодний рекорд в 3 300 деталей. Эндрю Галлахер из Корнельского университета в Итаке, штат Нью-Йорк, усовершенствовал стандартный подход, скопировав то, что делают люди, находя группы предметов, которые лучше всего подходят друг другу, и работая дальше от этого.
Головоломка из 9600 деталей решена!
Алгоритм решает задачи с квадратными фигурами, что сложнее, чем традиционная головоломка с взаимосвязанными фигурами, потому что у вас нет подсказок для ориентации. Он может даже решать смешанные головоломки, не сообщая, из скольких головоломок взяты части или их размеры.
Прежде чем вы решите, что задача проста, подумайте, сколько существует возможных комбинаций даже небольшого количества деталей. Ясно, что вы не можете просто попробовать каждую комбинацию — и даже если бы вы это сделали, как бы вы узнали, что у вас есть решение? Действительно, сборка головоломки — это NP-сложная задача.
Используемый алгоритм представляет собой жадный древовидный метод и новую меру сходства фрагментов. Мера подобия основана на известном расстоянии Махаланобиса, которое масштабирует расстояние между распределениями по их дисперсии. Новая мера сравнивает фрагменты, используя градиент интенсивности вблизи края, масштабированный по ковариации цветового канала. Жадная сборка на основе дерева строит минимальное остовное дерево с ограничениями, чтобы убедиться, что только одна часть размещена напротив другой. Чтобы сделать проблему решаемой, используется эвристика для нахождения приблизительного решения за разумное время.
Вы можете увидеть алгоритм в действии в следующих двух видео:
Если вы считаете, что головоломки — это немного легкомысленно, обратите внимание, что похожие алгоритмы можно использовать для сборки разорванных документов — в соответствии с недавним вызовом DARPA.
Вопрос в том, можете ли вы сделать лучше?
Поскольку видеоввод не является проблемой, а графические процессоры легко доступны, решить эту задачу ИИ может каждый.
Дополнительная информация
Статьи по теме
Чтобы получать информацию о новых статьях на сайте I Programmer, подпишитесь на нашу еженедельную рассылку новостей, подпишитесь на RSS-канал и следите за нами в Twitter, Facebook или Linkedin.
Vaadin, универсальная среда полного стека на основе Java, которая является конкурентом Spring MVC, продолжает внедрять инновации в своем новом выпуске v23, в котором представлен первый выпуск Hilla, нового названия Vaad [ . ]
- пока проблем нет. Линус Торвальдс уже давно выражает предпочтение оригинальному C и свою неприязнь или отчаяние по отношению к C++. Может он смягчается?
Читайте также: