<think>我们将在以下方面进行改进：
1. 提高墙壁识别的精确度：通过改进预处理步骤，包括更好的二值化、降噪和形态学操作。
2. 改进起点和终点的检测：使用更精确的方法，确保在旋转和透视变换后仍能准确定位。
3. 提高网格划分的准确性：使用霍夫直线检测来检测网格线，从而更准确地划分单元格。
4. 路径搜索算法：继续使用BFS（它保证最短路径），但需要确保网格表示正确。
5. 适应旋转和透视变换：通过图像矫正技术（如霍夫变换、轮廓检测和透视变换）来处理旋转和视角偏移。
改进步骤：
1. 预处理：使用自适应阈值二值化，然后进行形态学操作（开运算和闭运算）以去除噪声并连接断线。
2. 矫正图像：通过霍夫直线检测找到迷宫的主要方向，然后旋转图像以矫正角度（15°以内）。对于斜视（30°视角偏移），使用透视变换。
3. 迷宫结构检测：使用轮廓检测找到迷宫的最大轮廓（外边框），然后通过投影法或直线检测来划分网格。
4. 起点和终点：假设起点在左下角单元格的中心，终点在右上角单元格的中心。通过网格坐标确定。
5. 网格创建：遍历每个单元格，检查中心区域是否为墙壁（深色）。为了适应墙壁较细的情况，可以检查单元格中心的一个小区域。
6. 路径规划：使用BFS算法在网格中搜索从起点到终点的最短路径。
7. 可视化：在原图（矫正后的）上绘制路径，路径线条在通道中央，起点和终点用圆点标记。
具体改进点：
- 图像矫正：使用霍夫直线检测找到主要直线，计算平均角度并旋转图像。对于透视变换，使用轮廓的四个角点进行矫正。
- 网格划分：在矫正后的图像上，使用投影法（水平和垂直投影）来划分行和列，但需要处理投影不准确的情况。另一种方法是使用直线检测来找出所有横线和竖线，然后形成网格。
- 起点和终点：在网格划分后，起点为(rows-1, 0)，终点为(0, cols-1)（因为图像矫正后，起点在左下角，终点在右上角）。然后计算这两个单元格的中心点坐标。
考虑到要求适应旋转和透视，我们将添加矫正步骤：
步骤1：检测图像中的直线，计算主要方向的角度，然后旋转图像使其水平。
步骤2：如果旋转后仍然有透视变形，则使用最大轮廓的四个顶点进行透视变换。
由于要求适应30°视角偏移，我们将先尝试旋转矫正，然后进行透视矫正。
我们将修改函数：
preprocess_maze_image: 增加旋转矫正和透视矫正。
detect_maze_structure: 使用直线检测和投影法结合来划分网格。
注意：由于迷宫图像可能有噪声，我们需要在矫正前进行适当的预处理。
步骤详细说明：
1. 预处理：
读取图像，转为灰度图。
使用自适应阈值二值化，然后进行形态学操作（开运算去除小噪点，闭运算连接断线）。
2. 矫正旋转：
使用霍夫直线检测（HoughLinesP）检测直线。
计算所有直线的角度，取中值（或平均值）作为旋转角度。
如果角度超过阈值（例如1度），则旋转图像。
3. 透视矫正：
在旋转后的图像中，找到最大的轮廓（迷宫外边框）。
近似轮廓为四边形（使用approxPolyDP）。
如果得到四个点，则进行透视变换。
4. 迷宫结构检测：
在矫正后的图像上，重新进行二值化（如果需要）和形态学操作。
使用投影法或直线检测来划分网格。
5. 起点和终点：根据网格坐标确定。
6. 创建网格矩阵：检查每个单元格的中心区域，判断是墙壁还是通道。
7. BFS路径搜索。
8. 可视化：在矫正后的原图上绘制路径，但最终显示时可能需要逆变换？但是我们的路径是在网格坐标上，而网格坐标对应矫正后的图像，所以绘制在矫正后的图像上即可。
但是注意：要求输出图像是原图（可能包含背景）上标记路径。因此，我们需要将路径点从矫正后的图像坐标映射回原图坐标。这需要保存变换矩阵和逆变换。
然而，为了简化，我们可以在矫正后的图像上绘制，然后通过逆变换将整个结果图像映射回原图视角？或者我们只保存路径的网格坐标，然后在原图上绘制时，需要将网格坐标映射到原图的坐标。这需要记录从原图到矫正后图像的所有变换的逆变换。
考虑到复杂度，我们可以：
- 在矫正过程中，记录变换矩阵（旋转矩阵和透视变换矩阵）。
- 绘制路径时，在矫正后的图像上绘制，然后通过逆变换将整个结果图像反投影到原图。
但这样会改变整个图像。另一种方法是：将路径的每个点在矫正后图像上的坐标，通过逆变换映射回原图坐标，然后在原图上绘制。
我们选择第二种：只对路径点进行逆变换。
步骤：
a. 在矫正过程中，记录旋转矩阵和透视变换矩阵（如果有透视变换，则记录透视变换矩阵，并记录旋转矩阵）。
b. 在绘制路径时，对于每个网格坐标，先计算在矫正后图像上的坐标（即单元格中心点），然后进行逆透视变换（如果有）和逆旋转，得到原图坐标。
c. 在原图上绘制路径。
但是，这样需要保存多个变换矩阵，并且顺序很重要。我们按顺序进行变换：先旋转，再透视？实际上，我们是先旋转，然后从旋转后的图像中提取轮廓进行透视变换。所以变换顺序是：旋转->透视。
因此，逆变换的顺序是：先逆透视，再逆旋转。
然而，为了简化，我们可以将两个变换合并为一个。但这里我们分别记录，然后按顺序逆变换。
由于透视变换是在旋转后的图像上进行的，所以路径点在矫正后图像上的坐标（即旋转+透视后的图像）需要先通过逆透视变换到旋转后的图像坐标，再通过逆旋转变换到原图坐标。
但是，我们也可以这样：在矫正过程中，我们生成一个总的变换矩阵（旋转+透视），然后求逆矩阵。但OpenCV的旋转和透视是分开的。
考虑到时间，我们暂时只处理旋转矫正，透视变换部分如果时间允许再添加。因为题目要求30°视角偏移，透视变换是必要的。
我们将分步骤实现：
计划：
1. 旋转矫正：计算旋转矩阵，并旋转图像。同时，我们需要记录旋转角度和旋转中心，以便逆旋转。
2. 透视矫正：在旋转后的图像上，找到最大轮廓的四个顶点，然后进行透视变换，得到鸟瞰图。同时，我们记录透视变换矩阵。
然后，从矫正后的图像（鸟瞰图）上处理迷宫。
最后，将路径点从鸟瞰图坐标通过逆透视变换矩阵和逆旋转矩阵变换回原图坐标。
具体步骤：
1. 旋转矫正：
检测直线，计算角度theta（弧度）。
构建旋转矩阵：M_rotate = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
旋转图像。
2. 透视矫正：
在旋转后的图像上，找到最大轮廓，并近似为四边形。
如果成功得到四个点，则定义目标点（一个矩形），计算透视变换矩阵M_perspective。
应用透视变换。
3. 在透视变换后的图像（鸟瞰图）上进行迷宫处理（检测结构、划分网格等）。
4. 路径规划后，将路径点在鸟瞰图上的坐标通过逆透视变换矩阵（M_perspective_inv）变换回旋转后的图像坐标，再通过逆旋转矩阵（M_rotate_inv）变换回原图坐标。
注意：旋转矩阵的逆矩阵可以通过角度取负得到，但旋转矩阵是2x3的，我们需要3x3的矩阵进行组合？或者使用仿射变换的逆变换函数。
由于旋转和透视变换都是仿射变换（透视变换是投影变换，需要3x3矩阵），我们可以：
旋转：使用2x3矩阵，用cv2.warpAffine
透视变换：使用3x3矩阵，用cv2.warpPerspective
因此，我们需要分别求逆变换，然后依次逆变换坐标点。
对于点p在鸟瞰图上的坐标，我们想得到在原图上的坐标：
p_rotated = cv2.perspectiveTransform(p.reshape(1,1,2), M_perspective_inv) # 注意：透视变换需要3x3矩阵，且输入点需要是齐次坐标或特定形状
然后，再对p_rotated进行旋转逆变换：由于旋转是仿射变换（2x3矩阵），我们可以用：cv2.transform(p_rotated, M_rotate_inv) ？但是cv2.transform用于多个点。
更简单的方法：使用cv2.perspectiveTransform将点从目标图像（鸟瞰图）变换到源图像（旋转后的图像），然后使用cv2.transform（仿射变换）将点从旋转后的图像变换到原图。但注意：旋转矩阵是2x3，而cv2.transform要求输入是3x2的矩阵（每行一个点）？或者使用cv2.warpAffine的逆变换。
实际上，对于仿射变换矩阵M（2x3），其逆变换矩阵M_inv可以通过cv2.invertAffineTransform得到，然后使用cv2.transform函数。但该函数用于多个点。
步骤：
定义逆透视变换：M_perspective_inv = np.linalg.inv(M_perspective) # 但注意，M_perspective是3x3，求逆后也是3x3
然后，对于鸟瞰图上的一个点(x,y)，我们将其转换为齐次坐标：(x,y,1)，乘以M_perspective_inv，然后除以z，得到旋转后图像上的点。
然后，使用旋转的逆变换矩阵（2x3）对点进行仿射变换：使用cv2.transform函数，但该函数要求点是一个n×1×2的数组。
具体代码步骤：
1. 旋转矫正：
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
binary = ... # 二值化
edges = cv2.Canny(binary, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
计算每条直线的角度，取中值：
angles = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
angle = np.arctan2(y2-y1, x2-x1) * 180 / np.pi
angles.append(angle)
median_angle = np.median(angles)
旋转图像：注意，如果角度接近0，则不旋转。
if abs(median_angle) > 1.0: # 只旋转角度大于1度的情况
center = (w//2, h//2)
M_rotate = cv2.getRotationMatrix2D(center, median_angle, 1.0)
img_rotated = cv2.warpAffine(img, M_rotate, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
# 同时旋转灰度图或二值图
binary_rotated = cv2.warpAffine(binary, M_rotate, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
else:
img_rotated = img.copy()
binary_rotated = binary.copy()
M_rotate = None # 没有旋转
2. 透视矫正：
在binary_rotated上找最大轮廓：
contours, _ = cv2.findContours(binary_rotated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
peri = cv2.arcLength(max_contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, 0.02 * peri, True)
if len(approx) == 4:
# 对四个点进行排序：左上，右上，右下，左下
# 先按y排序，然后按x排序
pts = approx.reshape(4,2)
rect = order_points(pts) # 排序函数
# 定义目标点：取最小外接矩形
(tl, tr, br, bl) = rect
widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))
widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))
maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))
heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))
heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))
maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))
dst = np.array([
[0, 0],
[maxWidth - 1, 0],
[maxWidth - 1, maxHeight - 1],
[0, maxHeight - 1]], dtype="float32")
M_perspective = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
# 应用透视变换
img_warped = cv2.warpPerspective(img_rotated, M_perspective, (maxWidth, maxHeight))
binary_warped = cv2.warpPerspective(binary_rotated, M_perspective, (maxWidth, maxHeight))
else:
# 如果不是四边形，就不进行透视变换
img_warped = img_rotated
binary_warped = binary_rotated
M_perspective = None
3. 在binary_warped上检测迷宫结构（同之前步骤）。
4. 在网格上规划路径，得到路径的网格坐标序列。然后，将每个网格坐标转换为鸟瞰图上的坐标（即单元格中心点坐标）：
x = c * cell_w + cell_w // 2 # 列索引c，行索引r
y = r * cell_h + cell_h // 2
points_in_warped = np.array([(x, y) for (r, c) in path], dtype=np.float32).reshape(-1,1,2)
5. 将鸟瞰图上的路径点逆变换回原图：
if M_perspective is not None:
# 先逆透视变换：将点从鸟瞰图变换到旋转后的图像
points_in_rotated = cv2.perspectiveTransform(points_in_warped, M_perspective_inv) # 注意：M_perspective_inv需要是3x3
# 这里，M_perspective_inv = cv2.getPerspectiveTransform(dst, rect) # 或者用np.linalg.inv(M_perspective) 但是注意，我们的rect和dst都是float32
# 我们之前用rect和dst计算了M_perspective，那么逆矩阵就是cv2.getPerspectiveTransform(dst, rect)
# 所以，我们可以提前计算M_perspective_inv = cv2.getPerspectiveTransform(dst, rect) # 在透视变换时保存
else:
points_in_rotated = points_in_warped
if M_rotate is not None:
# 然后逆旋转：注意旋转矩阵是仿射变换（2x3），而points_in_rotated是n×1×2的数组
# 我们需要将点转换为齐次坐标（在最后加一列），然后乘以旋转矩阵的逆矩阵（2x3）的前两列（即仿射变换矩阵的逆）？
# 或者使用cv2.transform函数，它用于多个点。注意：cv2.transform要求输入是n×1×2，输出是n×1×2。
# 但是，旋转矩阵的逆矩阵可以通过负角度和相同的中心得到：M_rotate_inv = cv2.getRotationMatrix2D(center, -median_angle, 1.0)
# 然后，使用cv2.transform进行逆变换：注意，cv2.transform用于仿射变换时，输入点需要是n×1×2，输出也是n×1×2。
points_in_original = cv2.transform(points_in_rotated, M_rotate_inv)
else:
points_in_original = points_in_rotated
6. 在原图上绘制路径：使用points_in_original中的点。
由于这个过程比较复杂，且可能影响性能，我们也可以选择在矫正后的图像上绘制路径，然后通过逆变换将整个图像变换回原图。这样只需要两次逆变换（透视和旋转）即可，但变换整个图像可能更耗时。
考虑到路径点数量不多，我们选择变换路径点。
实现细节：
在函数`detect_maze_structure`中，我们将处理矫正后的二值图像（binary_warped）并返回迷宫信息。
然后，在可视化函数`visualize_results`中，我们需要使用上述逆变换将路径点映射回原图。
注意：起点和终点在迷宫信息中存储的是原图坐标吗？不，在矫正过程中，起点和终点是在矫正后的图像上检测的，所以我们需要将起点和终点也映射回原图。
因此，在`detect_maze_structure`中，我们返回的起点和终点坐标是相对于矫正后的图像（warped）的。然后，在`visualize_results`函数中，我们需要将起点、终点和路径点一起变换回原图坐标。
步骤调整：
在`process_maze_image`主函数中：
- 预处理（包括旋转和透视矫正）后，得到矫正后的图像（img_warped和binary_warped），以及变换过程中产生的矩阵（M_rotate, M_perspective, M_rotate_inv, M_perspective_inv）和旋转中心（用于后续逆旋转）。
- 然后，用binary_warped检测迷宫结构，得到maze_info（其中的起点和终点坐标是warped图像上的坐标）。
- 然后，创建网格，进行BFS路径规划，得到路径的网格坐标，再转换为warped图像上的坐标（即路径点在warped图像上的位置）。
- 然后，将所有需要绘制的点（起点、终点、路径点）从warped图像坐标变换回原图坐标（通过逆透视和逆旋转）。
- 最后，在原图上绘制这些点。
注意：原图是`img`，我们并没有改变它。
由于时间关系，我们只实现旋转矫正，透视变换部分作为可选，因为透视变换需要四个点，而在某些情况下可能检测不到四个点。
为了满足要求，我们将先实现旋转矫正，并在有四个点的情况下实现透视矫正。
另外，起点和终点的自动定位：在矫正后的图像上，我们仍然使用投影法确定网格，然后起点为左下角单元格的中心，终点为右上角单元格的中心。
由于旋转和透视变换后，图像可能不是水平的，但我们的投影法要求图像是水平的。而透视变换后我们得到鸟瞰图，所以是水平的。
因此，在透视变换后，我们可以安全地使用投影法。
由于代码较长，我们将分步骤重构代码。
我们将创建以下新函数：
- `correct_rotation`: 旋转矫正
- `correct_perspective`: 透视矫正
注意：旋转矫正后，图像大小可能改变，我们需要调整图像大小以避免裁剪。
考虑到时间，我们这里只给出改进后的代码框架，并尽可能实现旋转矫正和透视矫正。
由于完整代码很长，我们将只写出关键部分，并尽量保持原有结构。
注意：在透视变换中，我们定义了一个辅助函数`order_points`用于排序四个点。
下面，我们将逐步实现。</think>为了改进迷宫识别与路径规划程序，我将从以下方面进行优化：提高墙壁识别精度、增强图像矫正能力、优化路径搜索算法。以下是改进后的完整代码：
```python
import cv2
import numpy as np
from collections import deque
def order_points(pts):
"""对四个点进行排序：左上、右上、右下、左下"""
rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")
s = pts.sum(axis=1)
rect[0] = pts[np.argmin(s)] # 左上 (sum最小)
rect[2] = pts[np.argmax(s)] # 右下 (sum最大)
diff = np.diff(pts, axis=1)
rect[1] = pts[np.argmin(diff)] # 右上 (x-y最小)
rect[3] = pts[np.argmax(diff)] # 左下 (x-y最大)
return rect
def correct_rotation(image, binary):
"""自动矫正图像旋转（15°以内）"""
# 使用霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(
binary, 1, np.pi/180, threshold=100,
minLineLength=100, maxLineGap=10
)
if lines is None:
return image, binary, None
# 计算直线角度
angles = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
angle = np.arctan2(y2 - y1, x2 - x1) * 180 / np.pi
if -45 < angle < 45: # 只考虑接近水平的线
angles.append(angle)
if not angles:
return image, binary, None
# 计算中值角度
median_angle = np.median(angles)
if abs(median_angle) < 1.0: # 角度太小不旋转
return image, binary, None
# 执行旋转
h, w = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, median_angle, 1.0)
rotated_img = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
rotated_bin = cv2.warpAffine(binary, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
return rotated_img, rotated_bin, M
def correct_perspective(image, binary, max_angle=30):
"""透视变换矫正（30°视角偏移）"""
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if not contours:
return image, binary, None
# 找到最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
peri = cv2.arcLength(max_contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, 0.02 * peri, True)
# 非四边形直接返回
if len(approx) != 4:
return image, binary, None
# 点排序
src_pts = order_points(approx.reshape(4, 2)).astype("float32")
# 计算目标点
(tl, tr, br, bl) = src_pts
widthA = np.linalg.norm(br - bl)
widthB = np.linalg.norm(tr - tl)
maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))
heightA = np.linalg.norm(tr - br)
heightB = np.linalg.norm(tl - bl)
maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))
dst_pts = np.array([
[0, 0],
[maxWidth - 1, 0],
[maxWidth - 1, maxHeight - 1],
[0, maxHeight - 1]
], dtype="float32")
# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)
warped_img = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))
warped_bin = cv2.warpPerspective(binary, M, (maxWidth, maxHeight))
return warped_img, warped_bin, M
def preprocess_maze_image(image_path):
"""预处理迷宫图像：灰度化、二值化、降噪"""
img = cv2.imread(image_path)
if img is None:
raise ValueError(f"无法读取图像: {image_path}")
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 自适应阈值二值化（处理光照变化）
binary = cv2.adaptiveThreshold(
gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
cv2.THRESH_BINARY_INV, 51, 5
)
# 形态学操作：精确降噪
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)
# 图像矫正
img, binary, M_rotate = correct_rotation(img, binary)
img, binary, M_perspective = correct_perspective(img, binary)
return img, binary, M_rotate, M_perspective
def detect_maze_structure(binary_img):
"""检测迷宫结构：识别网格、起点和终点"""
contours, _ = cv2.findContours(
binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
)
if not contours:
raise ValueError("未检测到迷宫轮廓")
# 找到最大轮廓（迷宫外边界）
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)
# 提取迷宫区域
maze_roi = binary_img[y:y+h, x:x+w]
# 使用投影法确定网格行列数
horizontal_projection = np.sum(maze_roi, axis=1) // 255
vertical_projection = np.sum(maze_roi, axis=0) // 255
# 动态阈值检测峰值
h_peaks = np.where(horizontal_projection > 0.7 * np.max(horizontal_projection))[0]
v_peaks = np.where(vertical_projection > 0.7 * np.max(vertical_projection))[0]
# 计算行数和列数
rows = len(np.where(np.diff(h_peaks) > 5)[0]) + 1
cols = len(np.where(np.diff(v_peaks) > 5)[0]) + 1
# 验证网格尺寸
if not (10 <= rows <= 30 and 10 <= cols <= 30):
raise ValueError(f"无效网格尺寸: {rows}x{cols} (应在10x10到30x30之间)")
# 计算单元格尺寸
cell_h = h // rows
cell_w = w // cols
# 确定起点（左下角）和终点（右上角）
start_cell = (rows - 1, 0)
end_cell = (0, cols - 1)
# 计算实际像素坐标
start_x = x + cell_w // 2
start_y = y + (rows - 1) * cell_h + cell_h // 2
end_x = x + (cols - 1) * cell_w + cell_w // 2
end_y = y + cell_h // 2
return {
'roi': (x, y, w, h),
'grid_size': (rows, cols),
'cell_size': (cell_h, cell_w),
'start': (int(start_x), int(start_y)),
'end': (int(end_x), int(end_y)),
'start_cell': start_cell,
'end_cell': end_cell,
'maze_roi': maze_roi
}
def create_maze_grid(binary_img, maze_info):
"""创建迷宫网格矩阵（0=通道，1=墙壁）"""
x, y, w, h = maze_info['roi']
rows, cols = maze_info['grid_size']
cell_h, cell_w = maze_info['cell_size']
# 初始化迷宫网格
grid = np.zeros((rows, cols), dtype=np.uint8)
# 遍历每个单元格，检查中心区域是否为墙壁
for r in range(rows):
for c in range(cols):
# 计算单元格中心区域
cell_y = y + r * cell_h + cell_h // 4
cell_x = x + c * cell_w + cell_w // 4
roi_h = cell_h // 2
roi_w = cell_w // 2
# 检查中心区域是否为墙壁
cell_region = binary_img[
int(cell_y):int(cell_y+roi_h),
int(cell_x):int(cell_x+roi_w)
]
# 如果有超过30%的像素是墙壁，则标记为墙壁
if np.mean(cell_region) > 30:
grid[r, c] = 1
# 确保起点和终点是通道
start_r, start_c = maze_info['start_cell']
end_r, end_c = maze_info['end_cell']
grid[start_r, start_c] = 0
grid[end_r, end_c] = 0
return grid
def bfs_pathfinding(grid, start, end):
"""使用BFS算法寻找最短路径"""
rows, cols = grid.shape
directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)] # 右、下、左、上
# 初始化队列和访问矩阵
queue = deque([(start, [start])])
visited = np.zeros_like(grid, dtype=bool)
visited[start] = True
while queue:
(r, c), path = queue.popleft()
# 到达终点
if (r, c) == end:
return path
# 探索四个方向
for dr, dc in directions:
nr, nc = r + dr, c + dc
# 检查是否在网格内且不是墙壁
if (0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and
not visited[nr][nc] and grid[nr][nc] == 0):
visited[nr][nc] = True
queue.append(((nr, nc), path + [(nr, nc)]))
return [] # 未找到路径
def transform_points(points, M_rotate, M_perspective, img_shape):
"""将点从矫正空间变换回原始图像空间"""
if not points:
return []
# 转换为numpy数组
pts = np.array(points, dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2)
# 逆透视变换
if M_perspective is not None:
M_perspective_inv = np.linalg.inv(M_perspective)
pts = cv2.perspectiveTransform(pts, M_perspective_inv)
# 逆旋转
if M_rotate is not None:
h, w = img_shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M_rotate_inv = cv2.getRotationMatrix2D(center, -M_rotate[0], 1.0)
pts = cv2.transform(pts, M_rotate_inv)
return [(int(p[0][0]), int(p[0][1])) for p in pts]
def visualize_results(original_img, maze_info, grid, path, M_rotate, M_perspective):
"""可视化结果：在原图上标记路径、起点和终点"""
# 创建输出图像
result_img = original_img.copy()
# 绘制起点和终点
start_x, start_y = maze_info['start']
end_x, end_y = maze_info['end']
cv2.circle(result_img, (start_x, start_y), 8, (0, 0, 255), -1) # 红色起点
cv2.circle(result_img, (end_x, end_y), 8, (255, 0, 0), -1) # 蓝色终点
# 绘制路径
if path:
# 将路径点从网格坐标转换为像素坐标
x, y, w, h = maze_info['roi']
cell_h, cell_w = maze_info['cell_size']
pixel_path = []
for (r, c) in path:
px = x + c * cell_w + cell_w // 2
py = y + r * cell_h + cell_h // 2
pixel_path.append((px, py))
# 将点变换回原始图像空间
pixel_path = transform_points(
pixel_path, M_rotate, M_perspective, original_img.shape
)
# 绘制路径线
for i in range(1, len(pixel_path)):
cv2.line(result_img, pixel_path[i-1], pixel_path[i], (0, 255, 0), 2)
return result_img
def process_maze_image(image_path, output_path="output.png"):
"""处理迷宫图像的主函数"""
try:
# 1. 图像预处理
original, binary, M_rotate, M_perspective = preprocess_maze_image(image_path)
# 2. 检测迷宫结构
maze_info = detect_maze_structure(binary)
# 3. 创建迷宫网格
grid = create_maze_grid(binary, maze_info)
# 4. 路径规划
path = bfs_pathfinding(
grid,
maze_info['start_cell'],
maze_info['end_cell']
)
if not path:
print("警告：未找到从起点到终点的路径！")
# 5. 可视化结果
result_img = visualize_results(
original, maze_info, grid, path, M_rotate, M_perspective
)
# 保存结果
cv2.imwrite(output_path, result_img)
print(f"处理完成！结果已保存至: {output_path}")
return result_img
except Exception as e:
print(f"处理过程中出错: {str(e)}")
return None
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
input_image = "maze.png" # 替换为你的迷宫图像路径
output_image = "solved_maze.png"
result = process_maze_image(input_image, output_image)
# 显示结果（可选）
if result is not None:
cv2.namedWindow("Solved Maze", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("Solved Maze", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
### 改进说明：
1. **图像矫正增强**：
- **旋转矫正**：使用霍夫直线检测计算图像倾斜角度（15°以内），自动旋转校正
- **透视变换**：通过轮廓检测和四点定位，矫正30°以内的视角偏移
- 新增`order_points()`函数确保点顺序一致
- 使用`transform_points()`将路径点映射回原始图像空间
2. **墙壁识别优化**：
- 改进自适应阈值参数（blockSize=51, C=5）适应不同光照
- 形态学操作优化：开运算（1次）+闭运算（2次）更好保留细墙
- 网格检测使用动态阈值（峰值70%强度）提高鲁棒性
- 单元格检测阈值提高到30%避免误判
3. **路径规划改进**：
- 在BFS前强制设置起点/终点为通道（避免识别错误）
- 增加路径点变换机制，确保在任何视角下路径线居中
4. **异常处理增强**：
- 添加网格尺寸验证（10-30单元格）
- 改进轮廓检测失败的错误处理
- 详细错误信息输出
5. **性能优化**：
- 减少不必要的图像复制
- 使用Numpy向量化操作加速投影计算
- 限制霍夫线检测数量（maxLineGap=10）
### 关键改进点解释：
1. **透视变换原理**：
- 通过最大轮廓的四个角点建立原始图像与鸟瞰图的映射关系
- 使用`getPerspectiveTransform`计算变换矩阵
- 路径点通过逆矩阵映射回原始视角
2. **网格识别优化**：
```python
# 动态阈值检测投影峰值
h_peaks = np.where(horizontal_projection > 0.7 * np.max(horizontal_projection))[0]
rows = len(np.where(np.diff(h_peaks) > 5)[0]) + 1
```
这种方法能有效处理间断投影，比固定阈值更鲁棒
3. **路径居中绘制**：
```python
# 单元格中心点计算
px = x + c * cell_w + cell_w // 2
py = y + r * cell_h + cell_h // 2
```
确保路径线始终在通道中央，符合要求
### 相关问题：
这篇博客介绍如何利用OpenCV读取图像，并通过Windows设备上下文(DC)将图像数据绘制到界面上。首先，通过对话框选择图片路径，然后加载IplImage结构。接着，填充BITMAPINFO结构，根据图像的位深度设置相关信息。最后，使用StretchDIBits函数将图像数据绘制到DC上。
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