『OpenCV』使用OpenCV和Python来解决迷宫问题( 二 ) |Python|算法|

在上述代码中，我们使用变量h ， w迭代edgearray 。对于每个边缘，我们使用这些值检查是否可通过。
我们检查连接到路径或初始块的每个块。路径采用一次后，通过减去相应的值来删除该路径。
对于回溯，我们用变量' rec ' 。对于任何具有多个开放路径的块，它将成为一个节点，因为它可能会导致多个路径。如果前面的路径是封闭的，比如在其他块之后，则会再次访问初始节点。由于所有初始路径都已被删除，因此将访问新路径并检查路径的完成情况。
最短路径被计算为所有点的数组。

本文插图
要在图像上创建路径，我们使用方法pathHighlight 。
def pathHighlight(img, ip, fp, path): size = CELL_SIZE for coordinate in path:h = CELL_SIZE*(coordinate[0]+1)w = CELL_SIZE*(coordinate[1]+1)h0= CELL_SIZE*coordinate[0]w0= CELL_SIZE*coordinate[1]img[h0:h,w0:w] = img[h0:h,w0:w]-50 return img 【『OpenCV』使用OpenCV和Python来解决迷宫问题】

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