Pyvisgraph项目简介与常见问题解决方案

Pyvisgraph项目简介与常见问题解决方案

pyvisgraph Given a list of simple obstacle polygons, build the visibility graph and find the shortest path between two points 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyvisgraph

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Pyvisgraph是一个开源项目，旨在提供一个Python库，通过将一组简单的障碍多边形作为输入来构建可见性图，并找到两点之间的最短路径。该库使用了D.T. Lee算法构建可见性图，并通过Dijkstra算法找出最短路径。

• 项目主页：[Pyvisgraph](*** *许可证：MIT许可证
• 主要编程语言：Python

2. 新手使用该项目时需要特别注意的3个问题及其解决步骤

问题1：安装和环境配置

解决步骤：

1. 确保你的系统中已安装Python，支持Python 2和Python 3。
2. 使用pip命令进行安装：pip install pyvisgraph。

问题2：构建可见性图并求最短路径

解决步骤：

1. 导入pyvisgraph库并创建VisGraph实例。
2. 构建可见性图，你需要提供一个多边形列表（每个多边形由一系列点表示）。
3. 使用shortest_path方法找到两点之间的最短路径。

示例代码：

import pyvisgraph as vg

# 定义多边形列表
polys = [
    [vg.Point(0, 0), vg.Point(3, 0), vg.Point(1, 5), vg.Point(4, 0)],
    [vg.Point(4, 0), vg.Point(7, 0), vg.Point(5, 5), vg.Point(8, 0)]
]

# 创建可见性图实例
g = vg.VisGraph()
# 构建图
g.build(polys)
# 计算最短路径
shortest = g.shortest_path(vg.Point(1, 5), vg.Point(4, 0))
# 打印路径点
print(shortest)

问题3：保存和加载图

解决步骤：

1. 在构建完可见性图之后，使用save方法保存图到文件。
2. 当需要重新加载这个图时，使用load方法。

示例代码：

# 保存图到文件
g.save('graph.pk1')

# 重新加载图
g2 = vg.VisGraph()
g2.load('graph.pk1')

注意

• 对于包含大量点的障碍物，pyvisgraph支持使用multiprocessing模块中的多个核心来进行构建。
• 在使用时，确保对Python的点、多边形以及路径点的数据结构有所了解，这些数据结构都是pyvisgraph库中定义的。

以上步骤应该可以帮助新手入门并有效使用Pyvisgraph项目解决实际问题。如果遇到其他问题，可以查看项目的README文档或者提交issue寻求帮助。

pyvisgraph Given a list of simple obstacle polygons, build the visibility graph and find the shortest path between two points 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyvisgraph