python 对于选定的任意图案，计算与其联通的可消除图案。注意可视化效果。

这个问题可以用图像处理和深度学习的方法来解决。首先，我们需要将选定的图案以及与之相邻的图案转换为数字形式，即将它们转化为一个矩阵。然后，我们可以使用深度学习中的卷积神经网络来训练一个模型，该模型可以识别与给定图案相邻的图案。

具体来说，可以使用OpenCV库将图像转换为灰度图像，并使用Canny算法进行边缘检测，这样我们就可以得到一组边缘点。接下来，我们可以使用连通性分析算法（如floodFill）来确定与所选图案相连通的所有图案，并将它们标记为“可消除”的图案。最后，我们可以使用OpenCV库在图像上绘制标记，以可视化效果。

下面是一个示例代码，可以实现上述功能：

import cv2
import numpy as np

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input_pattern.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 连通性分析
_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > 500:  # 面积大于一定阈值
        cv2.drawContours(img, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2)

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

在这个示例中，我们首先读取输入图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用Canny算法进行边缘检测，得到一组边缘点。接下来，我们使用findContours函数找到所有的轮廓，并使用drawContours函数在图像上绘制标记。

需要注意的是，这个示例只是一个简单的实现，实际情况可能更加复杂。例如，我们需要考虑“相邻”的定义，以及如何确定哪些图案可以被消除。此外，我们还可以使用更先进的深度学习方法来训练一个更准确的模型，以实现更高级的功能。