迷宫地图围墙识别算法与寻宝路径规划Python

迷宫地图围墙识别算法可以使用图像处理技术，包括边缘检测、二值化、膨胀、腐蚀等算法。可以使用Python的图像处理库OpenCV来实现。

以下是一个简单的围墙识别算法示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('maze.png')

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

# 二值化
thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 膨胀
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)

# 腐蚀
erode = cv2.erode(dilate, kernel, iterations=1)

# 边缘检测
canny = cv2.Canny(erode, 30, 150)

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

路径规划可以使用图论算法，例如深度优先搜索、广度优先搜索、A*等算法。可以使用Python的图论库NetworkX来实现。

以下是一个简单的路径规划算法示例：

import networkx as nx

# 迷宫地图
maze = [
    [1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 0, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1],
]

# 创建图
G = nx.Graph()

# 添加节点
for i in range(len(maze)):
    for j in range(len(maze[0])):
        if maze[i][j] == 0:
            G.add_node((i, j))

# 添加边
for i in range(len(maze)):
    for j in range(len(maze[0])):
        if maze[i][j] == 0:
            if i > 0 and maze[i-1][j] == 0:
                G.add_edge((i, j), (i-1, j))
            if i < len(maze)-1 and maze[i+1][j] == 0:
                G.add_edge((i, j), (i+1, j))
            if j > 0 and maze[i][j-1] == 0:
                G.add_edge((i, j), (i, j-1))
            if j < len(maze[0])-1 and maze[i][j+1] == 0:
                G.add_edge((i, j), (i, j+1))

# 寻找路径
path = nx.shortest_path(G, source=(1, 1), target=(3, 3))

# 显示结果
print(path)

以上代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和数据结构来实现更高效的围墙识别和路径规划。