给定图像表示和解决迷宫的最佳方法是什么？
给定一张 JPEG 图像（如上所示），读取它、将其解析为某种数据结构并解决迷宫的最佳方法是什么？我的第一直觉是逐像素读取图像并将其存储在布尔值列表（数组）中：True对于白色像素，以及False对于非白色像素（可以丢弃颜色）。这种方法的问题是图像可能不是“像素完美”。我的意思只是说，如果墙上某处有白色像素，它可能会创建一条意外的路径。
另一种方法（经过一番思考后想到）是将图像转换为 SVG 文件 - 这是在画布上绘制的路径列表。这样，路径可以读入相同类型的列表（布尔值），其中True表示路径或墙壁，False表示可行驶的空间。如果转换不是 100% 准确，并且没有完全连接所有墙壁，从而产生间隙，则此方法会出现问题。
转换为 SVG 的另一个问题是线条不是“完全”笔直。这导致路径成为三次贝塞尔曲线。使用由整数索引的布尔值列表（数组），曲线将不容易传输，并且必须计算曲线上的所有点，但不会与列表索引完全匹配。
我认为虽然其中一种方法可能有效（尽管可能无效），但考虑到如此大的图像，它们的效率非常低下，并且存在更好的方法。如何最好地（最有效和/或以最小的复杂性）完成此操作？有没有最好的方法？
然后就是迷宫的解决。如果我使用前两种方法中的任何一种，我基本上都会得到一个矩阵。根据这个答案，表示迷宫的一个好方法是使用树，解决它的一个好方法是使用A*算法。如何从图像中创建一棵树？有任何想法吗？
TL;DR
最好的解析方式？变成什么数据结构？所述结构如何帮助/阻碍解决？
UPDATE
我尝试过用 Python 实现 @Mikhail 编写的内容，使用numpy，正如@Thomas 推荐的那样。我觉得这个算法是正确的，但它并没有像希望的那样工作。 （代码如下。）PNG 库是PyPNG.
import png, numpy, Queue, operator, itertools
def is_white(coord, image):
""" Returns whether (x, y) is approx. a white pixel."""
a = True
for i in xrange(3):
if not a: break
a = image[coord[1]][coord[0] * 3 + i] > 240
return a
def bfs(s, e, i, visited):
""" Perform a breadth-first search. """
frontier = Queue.Queue()
while s != e:
for d in [(-1, 0), (0, -1), (1, 0), (0, 1)]:
np = tuple(map(operator.add, s, d))
if is_white(np, i) and np not in visited:
frontier.put(np)
visited.append(s)
s = frontier.get()
return visited
def main():
r = png.Reader(filename = "thescope-134.png")
rows, cols, pixels, meta = r.asDirect()
assert meta['planes'] == 3 # ensure the file is RGB
image2d = numpy.vstack(itertools.imap(numpy.uint8, pixels))
start, end = (402, 985), (398, 27)
print bfs(start, end, image2d, [])
这是一个解决方案。
下面是 BFS 的 MATLAB 代码：
function path = solve_maze(img_file)
%% Init data
img = imread(img_file);
img = rgb2gray(img);
maze = img > 0;
start = [985 398];
finish = [26 399];
%% Init BFS
n = numel(maze);
Q = zeros(n, 2);
M = zeros([size(maze) 2]);
front = 0;
back = 1;
function push(p, d)
q = p + d;
if maze(q(1), q(2)) && M(q(1), q(2), 1) == 0
front = front + 1;
Q(front, :) = q;
M(q(1), q(2), :) = reshape(p, [1 1 2]);
end
end
push(start, [0 0]);
d = [0 1; 0 -1; 1 0; -1 0];
%% Run BFS
while back <= front
p = Q(back, :);
back = back + 1;
for i = 1:4
push(p, d(i, :));
end
end
%% Extracting path
path = finish;
while true
q = path(end, :);
p = reshape(M(q(1), q(2), :), 1, 2);
path(end + 1, :) = p;
if isequal(p, start)
break;
end
end
end
它确实非常简单和标准，在实施中应该不会有困难Python管他呢。
答案如下：
