如何对二值化的地图进行分格，只分格白色的通道部分，而跳过黑色的墙体，opencv代码如何编写

可以使用OpenCV中的轮廓检测函数`findContours()`来实现对白色通道部分的分格。

具体步骤如下：

1. 首先，将二值化的地图读入到OpenCV中；
2. 对读入的地图进行轮廓检测，可以使用`findContours()`函数，得到所有白色通道区域的轮廓；
3. 对每个白色通道区域的轮廓，使用`boundingRect()`函数，得到该区域的外接矩形；
4. 根据外接矩形的左上角坐标和宽高，可以计算出该区域在地图上的行列数；
5. 将所有白色通道区域分别存储到对应的行列数的数组中，即可完成分格。

下面是代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入二值化的地图
img = cv2.imread('map.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 分配行列数组
rows, cols = img.shape
grid = np.zeros((rows, cols), dtype=np.uint8)

# 遍历所有白色通道区域
for cnt in contours:
    # 计算外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    # 计算行列数
    grid_rows = int(np.ceil(h / 10))
    grid_cols = int(np.ceil(w / 10))
    # 分格
    for i in range(grid_rows):
        for j in range(grid_cols):
            row = int((y + i * 10) / 10)
            col = int((x + j * 10) / 10)
            if row < rows and col < cols:
                grid[row][col] = 1

# 显示分格结果
cv2.imshow('grid', grid * 255)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中`10`是指每个格子的像素大小，可以根据实际情况修改。`grid`数组中，白色表示通道部分，黑色表示墙体部分。