使用 OpenCV 实现迷宫寻路算法是一个非常有趣的计算机视觉项目。在这篇文章中,我们将探讨如何利用 OpenCV 库来识别迷宫中的通道,并找到从起点到终点的最短路径。

首先,我们需要获取一张迷宫图像。可以使用任何图像编辑软件创建一个简单的黑白迷宫图像。在这个例子中,我们使用一张 100x100 像素的迷宫图像,如下所示:

python
import cv2
import numpy as np
# 读取迷宫图像
maze_img = cv2.imread('maze.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

接下来,我们需要提取迷宫中的通道信息。我们可以通过二值化图像并进行边缘检测来实现这一点。

python
# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(maze_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)

现在,我们需要找到迷宫的起点和终点。在这个例子中,我们假设起点位于左上角,终点位于右下角。我们可以使用这些信息来定义迷宫的搜索范围。

python
# 定义搜索范围
start_x, start_y = 0, 0
end_x, end_y = maze_img.shape[1] - 1, maze_img.shape[0] - 1

接下来,我们将使用 A* 算法来寻找从起点到终点的最短路径。A* 算法是一种启发式搜索算法,它利用估计的代价函数来找到最佳路径。

python
from queue import PriorityQueue
def heuristic(a, b):
  (x1, y1) = a
  (x2, y2) = b
  return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)
def a_star_search(graph, start, goal):
  frontier = PriorityQueue()
  frontier.put(start, 0)
  came_from = {}
  cost_so_far = {}
  came_from[start] = None
  cost_so_far[start] = 0
  while not frontier.empty():
    current = frontier.get()
    if current == goal:
      break
    for next in graph.neighbors(current):
      new_cost = cost_so_far[current] + graph.cost(current, next)
      if next not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next]:
        cost_so_far[next] = new_cost
        priority = new_cost + heuristic(goal, next)
        frontier.put(next, priority)
        came_from[next] = current
  return came_from, cost_so_far

最后,我们可以使用 OpenCV 在原始图像上绘制找到的路径。

python
# 在原始图像上绘制路径
path = []
current = (end_x, end_y)
while current != (start_x, start_y):
  path.append(current)
  current = came_from[current]
for x, y in path:
  cv2.circle(maze_img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)
cv2.imshow('Maze Path', maze_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过上述步骤,我们成功地使用 OpenCV 和 A* 算法实

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