要实现拍照识别迷宫，可以使用Python中的图像识别库和算法。具体代码

拍照识别迷宫需要用到图像处理和分析技术，Python中有很多图像处理库，常用的包括OpenCV、Pillow、Scikit-Image等。下面是一个基于OpenCV实现的拍照识别迷宫的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取迷宫图片
img = cv2.imread('maze.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 找到迷宫的入口和出口
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > 10000:  # 假设迷宫的面积大于10000
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        if x == 0 or y == 0 or x + w == img.shape[1] or y + h == img.shape[0]:
            if x == 0:
                entry = (y + h // 2, x)
            elif y == 0:
                entry = (y, x + w // 2)
            elif x + w == img.shape[1]:
                exit = (y + h // 2, x + w)
            else:
                exit = (y + h, x + w // 2)

# 找到迷宫的路径
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
erosion = cv2.erode(dilation, kernel, iterations=1)
path = cv2.bitwise_xor(thresh, erosion)

# 标记入口和出口
cv2.circle(img, entry, 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(img, exit, 5, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('maze', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码首先读取迷宫图片，然后将其转换为灰度图，并进行二值化处理。接着找到迷宫的轮廓，根据轮廓面积和位置找到迷宫的入口和出口。然后对二值化图像进行膨胀和腐蚀操作，得到迷宫的路径。最后在原图上标记入口和出口，并显示结果。