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图像处理与树遍历算法:自我评价与收获
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更新于2024-08-04
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在本次工科创新课程中,参与者专注于图像处理和算法设计与实现,利用Python编程和OpenCV库来解决具体问题。该学生负责的部分涉及对图像的处理,这部分由于他们先前的OpenCV基础,进展较为顺利。他们设计并实现了基于树的迷宫遍历算法,这个算法的关键在于理解"节点"的概念,每个Node数据结构代表一个矩形,存储矩形的位置、状态信息、相邻节点连接以及与终点路径相关的信息。关键节点(如(3,1),(2,1),等)在算法中起到决定车辆转向路径的作用。 Node类包括pos(矩形位置)、state(描述四边状态的数组)、_l_son和_r_son(指向相邻节点)、to_end(标记是否在到达终点的路径中)、len(黑色边的数量)以及rnode(标识是否为关键节点)。通过figure_state和Is_a_rnode方法,可以确定节点状态和关键性。这些功能使得程序能够高效地在迷宫中导航。 另一个重要的组成部分是Tree数据结构,它是一个关键节点构成的树,表示整个迷宫的遍历路径。这个树在算法中扮演了核心角色,帮助系统有效地进行迷宫搜索。 此外,学生在这个过程中收获颇丰,不仅增强了与团队合作的能力,提升了OpenCV函数的运用技巧,还深化了对树数据结构的理解。通过实际项目的实践,他们的理论知识得到了巩固和应用,这对他们的个人成长和未来职业发展具有积极的影响。
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自我评价与收获:在本次工科创课程中,我主要负责的是图像处理以及算法设计与实现这一
部分。因为我之前就对 opencv 函数库有所接触,所以图像处理这一部分并没有对我们造成
很大问题。在算法方面,我设计了一种基于树的迷宫遍历算法,可以根据“节点”(在软件介
绍部分详细解释)迅速地遍历迷宫,运行情况良好。在整个课程中,我认为我的贡献还是比
较大的。通过本次课程地学习,我也收获了许多,收获了如何与组员齐心协力完成一个一个
分划出来的小目标,收获了对 opencv 函数库的更加熟练的使用能力,以及收获了对树这种
数据结构的更深入的理解。
软件介绍:
我使用了 python 语言,利用 python 中的 opencv 接口实现该程序,程序介绍如下:
首先实现了两种数据结构:
Node()
因为大部分的迷宫中格子形状都是矩形,所以对每一个迷宫,我们都可以将其视为一个
一个矩形组成的。每一个 Node 数据结构就代表着一个矩形,在其中储存的是每一个矩
形的基本信息。Node 中包含着以下几种矩形的基本信息:
1. self.pos: 蕴含着每一个矩形的位置,如上图所示,在左下角的节点位置为(3,
0).
2. self.state: 蕴含着矩形的各边信息,state 是一个 4 个元素的数组,其中下标所对
应的边如右图所示。其中如果对应下标处的边为黑边,那么数组中该元素即为 1.
例如左下角顶点(3,0),其 state = [ 1, 0, 0, 1 ].
3. self._l_son, self._r_son: 指向该节点的下两个可以经过的节点。例如图中的(2,1)
节点的下两个可以经过得到节点即为(2,0)和(1,1).
4. self.to_end: 其值为真或者假,其中记录的是从迷宫起点通向终点的路径中是否存在
该节点。
5. self.len: state 中值为 1 的元素的个数。
6. self.rnode: 判断该节点是否为关键节点。关键节点的意思是如果在该节点小车需要
判断是否变向,那么该节点即为关键节点。图中的(3,1),(2,1),(2,0),(1,
1),(0,1),(1,2),(2,2),(3,2),(2,3)为关键节点。
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