使用OpenCV解决迷宫问题-优快云博客

本文介绍了如何利用OpenCV解决迷宫问题。通过图像二值化、轮廓检测、阈值处理、图像扩展和侵蚀操作，逐步找出迷宫的出口。最终通过代码实现，展示了解谜过程，速度优于肉眼寻找。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、你能自己走出迷宫吗？

如下图所示，可以看到是一张较为复杂的迷宫图，相信也有人尝试过自己一点一点的找出口，但我们肉眼来解谜恐怕眼睛有点小难受，特别是走了半天发现这迷宫无解，代入一下已经生气了，所以我们何必不直接开挂，使用opencv来代替我们寻找最优解。

恩，不错，那就整！

注：图像自己截图获取即可。

二、使用OpenCV找出出口。

1、对图像进行二值化处理。

此时我们的图像就反了过来，我们只需要找到一条从入口连续到出口的黑线即可。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('../photos/1.png')
# cv2.imshow('maze',img)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

#对图像进行二值化
# Binary conversion
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#反转tholdolding将给我们一个二进制的图像与白色的墙壁和黑色的背景。
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('THRESH_BINARY_INV',thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2、对二值化后的图像进行轮廓检测并标注

可以看到大致路线已经出现。

#对二值化处理的图像进行轮廓检测并标注
# Contours
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL,
                                       cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
print('l