cell去除多余分割线

tableView调用

- (void)setExtraCellLineHidden: (UITableView *)tableView
{
    UIView *view         = [[UIView alloc]init];
    view.backgroundColor = [UIColor clearColor];
    [tableView setTableFooterView:view];
}
import cv2 import numpy as np from collections import deque def preprocess_maze_image(image_path): """预处理迷宫图像:灰度化、二值化、降噪""" # 读取图像 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, 11, 2 ) # 形态学操作:去除噪点并填充小孔洞 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) cleaned = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel) cleaned = cv2.morphologyEx(cleaned, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) return img, cleaned def detect_maze_structure(binary_img): """检测迷宫结构:识别网格、起点和终点""" # 查找轮廓(墙壁) contours, _ = cv2.findContours( binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) # 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 # 计算行数和列数(根据投影峰值) rows = np.count_nonzero(horizontal_projection > 0.5 * np.max(horizontal_projection)) cols = np.count_nonzero(vertical_projection > 0.5 * np.max(vertical_projection)) # 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_x = x + cell_w // 2 start_y = y + h - cell_h // 2 end_x = x + w - cell_w // 2 end_y = y + cell_h // 2 # 转换为网格坐标 start_cell = (rows - 1, 0) end_cell = (0, cols - 1) return { 'roi': (x, y, w, h), 'grid_size': (rows, cols), 'cell_size': (cell_h, cell_w), 'start': (start_x, start_y), 'end': (end_x, end_y), 'start_cell': start_cell, 'end_cell': end_cell } 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[ cell_y:cell_y+roi_h, cell_x:cell_x+roi_w ] # 如果有超过25%的像素是墙壁,则标记为墙壁 if np.mean(cell_region) > 25: grid[r, c] = 1 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 visualize_results(original_img, maze_info, grid, path): """可视化结果:在原图上标记路径、起点和终点""" x, y, w, h = maze_info['roi'] rows, cols = maze_info['grid_size'] cell_h, cell_w = maze_info['cell_size'] # 创建输出图像 result_img = original_img.copy() # 绘制迷宫边界 cv2.rectangle(result_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 100, 255), 2) # 绘制起点和终点 cv2.circle(result_img, maze_info['start'], 8, (0, 0, 255), -1) # 红色起点 cv2.circle(result_img, maze_info['end'], 8, (255, 0, 0), -1) # 蓝色终点 # 绘制路径 if path: for i in range(1, len(path)): r1, c1 = path[i-1] r2, c2 = path[i] # 计算实际像素坐标 y1 = y + r1 * cell_h + cell_h // 2 x1 = x + c1 * cell_w + cell_w // 2 y2 = y + r2 * cell_h + cell_h // 2 x2 = x + c2 * cell_w + cell_w // 2 # 绘制路径线 cv2.line(result_img, (x1, y1), (x2, y2), (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 = 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) # 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() 提高这段代码的识别墙壁精度,完整写出改进后代码。开发基于OpenCV和python语言等的图像处理程序,实现从图像中自动识别迷宫结构、规划最短路径,并可视化结果。预处理:将输入的迷宫图像转换为可分析的二值化结构。结构识别:自动检测迷宫的墙壁、通道、起点和终点。 结果可视化:在原图上标记路径并输出处理后的图像。输入:PNG格式,用imread读入,迷宫墙体为深色,通道为浅色。 输出:在原图上用绿色线条标记路径,线条最好要在路径的中央,起点用红色圆点标记,终点用蓝色圆点标记。用窗口输出结果。利用直线检测识别迷宫图像所在位置。 利用直线检测或其他方式分析迷宫结构。 路径规划推荐使用BFS算法确保最短路径。不使用matplotlib,自动定位起点和终点,误差不超过1个单元格;正确二值化、降噪等,保留完整迷宫结构;找到最短路径,无死胡同或错误转向;清晰标记路径、起点和终点,色彩对比度符合要求 自动识别起点(左下角起点)和终点(右上角):结构清晰,注释完整,异常保护合理,处理时间达标;迷宫外墙注意识别,不可走外墙以外的路径。有些迷宫墙壁较细,可利用腐蚀膨胀来实现高识别精度,注意网格处理的正确性。不要多余线条,不用sys库。将迷宫旋转 15°以内时,能正确矫正图形;背景中出现随机杂物时,仍能正确识别迷宫结构;当摄像头斜视 30°视角偏移时仍能矫正并识别。程序需适应不同尺寸和复杂度的迷宫图像(最小10 × 10单元格,最大 30 × 30单元格)。
07-16
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值