Python基于分水岭算法解决走迷宫游戏示例

本文实例讲述了Python基于分水岭算法解决走迷宫游戏。分享给大家供大家参考,具体如下:

#Solving maze with morphological transformation
"""
usage:Solving maze with morphological transformation
needed module:cv2/numpy/sys
ref:
1.http://www.mazegenerator.net/
2.http://blog.leanote.com/post/leeyoung/539a629aab35bc44e2000000
@author:Robin Chen
"""
import cv2
import numpy as np
import sys
def SolvingMaze(image):
#load an image
  try:
    img = cv2.imread(image)
  except Exception,e:
    print 'Error:can not open the image!'
    sys.exit()
#show image
  #cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow('maze_image',img)
#convert to gray
  gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#show gray image
  #cv2.imshow('gray_image',gray_image)
#convert to binary image
  retval,binary_image = cv2.threshold(gray_image, 10,255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
  #cv2.imshow('binary_image',binary_image)
  contours,hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
  if len(contours) != 2:
    sys.exit("This is not a 'perfect maze' with just 2 walls!")
  h, w, d = img.shape
#The first wall
  path = np.zeros((h,w),dtype = np.uint8)#cv2.CV_8UC1
  cv2.drawContours(path, contours, 0, (255,255,255),-1)#cv2.FILLED
  #cv2.imshow('The first wall',path)
#Dilate the wall by a few pixels
  kernel = np.ones((19, 19), dtype = np.uint8)
  path = cv2.dilate(path, kernel)
  #cv2.imshow('Dilate the wall by a few pixels',path)
#Erode by the same amount of pixels
  path_erode = cv2.erode(path, kernel);
  #cv2.imshow('Erode by the same amount of pixels',path_erode)
#absdiff
  path = cv2.absdiff(path, path_erode);
  #cv2.imshow('absdiff',path)
#solution
  channels = cv2.split(img);
  channels[0] &= ~path;
  channels[1] &= ~path;
  channels[2] |= path;
  dst = cv2.merge(channels);
  cv2.imshow("solution", dst);
#waiting for any key to close windows
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
  image = sys.argv[-1]
  SolvingMaze(image)

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python游戏开发技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python计算斗牛游戏概率算法实例分析

    本文实例讲述了Python计算斗牛游戏概率算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 1. 把牌中的JQK都拿出来 2. 每个人发5张牌 3. 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- >

  • Python实现的中国剩余定理算法示例

    本文实例讲述了Python实现的中国剩余定理算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 中国剩余定理(Chinese Remainder Theorem-CRT):又称孙子定理,是数论中的一个定理.即如果一个人知道了一个数n被多个整数相除得到的余数,当这些除数两两互质的情况下,这个人就可以唯一的确定被这些个整数乘积除n所得的余数. 维基百科上wiki:The Chinese remainder theorem is a theorem of number theory, which states t

  • python实现八大排序算法(2)

    本文接上一篇博客python实现的八大排序算法part1,将继续使用python实现八大排序算法中的剩余四个:快速排序.堆排序.归并排序.基数排序 5.快速排序 快速排序是通常被认为在同数量级(O(nlog2n))的排序方法中平均性能最好的. 算法思想: 已知一组无序数据a[1].a[2].--a[n],需将其按升序排列.首先任取数据a[x]作为基准.比较a[x]与其它数据并排序,使a[x]排在数据的第k位,并且使a[1]~a[k-1]中的每一个数据<a[x],a[k+1]~a[n]中的每一个数

  • 用Python实现随机森林算法的示例

    拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做了一定限制,使得生成的决策树之间没有关联,

  • python编程羊车门问题代码示例

    问题: 有3扇关闭的门,一扇门后面停着汽车,其余门后是山羊,只有主持人知道每扇门后面是什么.参赛者可以选择一扇门,在开启它之前,主持人会开启另外一扇门,露出门后的山羊,然后允许参赛者更换自己的选择. 请问: 1.按照你的第一感觉回答,你觉得不换选择能有更高的几率获得汽车,还是换选择能有更高的几率获得汽车?或几率没有发生变化? 答:第一感觉换与不换获奖几率没有发生变化. 2.请自己认真分析一下"不换选择能有更高的几率获得汽车,还是换选择能有更高的几率获得汽车?或几率没有发生变化?" 写出

  • Python基于分水岭算法解决走迷宫游戏示例

    本文实例讲述了Python基于分水岭算法解决走迷宫游戏.分享给大家供大家参考,具体如下: #Solving maze with morphological transformation """ usage:Solving maze with morphological transformation needed module:cv2/numpy/sys ref: 1.http://www.mazegenerator.net/ 2.http://blog.leanote.com

  • Python基于递归算法实现的走迷宫问题

    本文实例讲述了Python基于递归算法实现的走迷宫问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 什么是递归? 简单地理解就是函数调用自身的过程就称之为递归. 什么时候用到递归? 如果一个问题可以表示为更小规模的迭代运算,就可以使用递归算法. 迷宫问题:一个由0或1构成的二维数组中,假设1是可以移动到的点,0是不能移动到的点,如何从数组中间一个值为1的点出发,每一只能朝上下左右四个方向移动一个单位,当移动到二维数组的边缘,即可得到问题的解,类似的问题都可以称为迷宫问题. 在python中可以使用list

  • C++ 基于BFS算法的走迷宫自动寻路的实现

    1.效果图 其中正方形代表障碍物,实心菱形代表移动者(人),空心菱形代表目标位置(都是可以在代码中修改的) 本例使用队列(链表实现),以广度优先进行自动寻路. 2.实现代码 1.队列方法类 coolQueue.h #pragma once #include <iostream> using namespace std; //队列 //坐标结构体 struct Point { int x; int y; Point() { x = 0; y = 0; } Point(int in_x, int

  • Python基于贪心算法解决背包问题示例

    本文实例讲述了Python基于贪心算法解决背包问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解. 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关. 完全背包问题:给定n个物品和一个容量为C的背包,物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包问题是如何选择入背包

  • Python基于动态规划算法解决01背包问题实例

    本文实例讲述了Python基于动态规划算法解决01背包问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 在01背包问题中,在选择是否要把一个物品加到背包中,必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比较,这种方式形成的问题导致了许多重叠子问题,使用动态规划来解决.n=5是物品的数量,c=10是书包能承受的重量,w=[2,2,6,5,4]是每个物品的重量,v=[6,3,5,4,6]是每个物品的价值,先把递归的定义写出来: 然后自底向上实现,代码如下: def bag(n,c,w,v): re

  • Python使用Tkinter实现机器人走迷宫

    这本是课程的一个作业研究搜索算法,当时研究了一下Tkinter,然后写了个很简单的机器人走迷宫的界面,并且使用了各种搜索算法来进行搜索,如下图: 使用A*寻找最优路径: 由于时间关系,不分析了,我自己贴代码吧.希望对一些也要用Tkinter的人有帮助. from Tkinter import * from random import * import time import numpy as np import util class Directions: NORTH = 'North' SOU

  • Python解决走迷宫问题算法示例

    本文实例讲述了Python解决走迷宫问题算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题: 输入n * m 的二维数组 表示一个迷宫 数字0表示障碍 1表示能通行 移动到相邻单元格用1步 思路: 深度优先遍历,到达每一个点,记录从起点到达每一个点的最短步数 初始化案例: 1   1   0   1   1 1   0   1   1   1 1   0   1   0   0 1   0   1   1   1 1   1   1   0   1 1   1   1   1   1 1 把图周围加上

  • 基于C语言实现简单的走迷宫游戏

    本文实例讲述了C语言实现简单的走迷宫游戏的方法,代码完整,便于读者理解. 学数据结构时用"栈"写的一个走迷宫程序,实际上用到双向队列,方便在运行完毕后输出经过的点. #include <cstdio> #include <deque> #include <windows.h> using namespace std; class node { public: int x,y; int lastOpt; }; deque<node> sta

  • Python基于回溯法解决01背包问题实例

    本文实例讲述了Python基于回溯法解决01背包问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None def backtrack(i): global bestV,curW,curV,x,bestx if i>=n: if bestV<curV: bestV=curV bestx=x[:] else: if curW+w[i]

  • C++ DFS算法实现走迷宫自动寻路

    C++ DFS算法实现走迷宫自动寻路,供大家参考,具体内容如下 深度优先搜索百度百科解释: 事实上,深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次. 运行效果: 说明: 深度优先搜索算法是在我在图的部分接触到的,后来才发现它也可以不用在图的遍历上,它是一个独立的算法,它也可以直接用在一个二维数组上. 其算法原理和实现步骤在代码中已经有了很好的体现了,这里就不再赘述. 在程序

随机推荐