[转载]不太规则的迷宫生成算法1

本文介绍了一种斜向迷宫生成算法,该算法通过调整传统迷宫生成规则实现斜向墙体布局。提供了完整的C语言代码示例,可用于生成不规则斜向迷宫。
原文地址:不太规则的迷宫生成算法1 作者:女孩

之前都说的比较方正,比较矩形的迷宫,现在来考虑一下,斜向迷宫

所谓斜向迷宫,就是所有墙,都是斜了45度,结构和原来的不太一样:

 ╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲
╲    ╱     ╱  ╲    ╱
╱ ╱  ╲ ╲╱ ╱ ╱  ╲╱  ╲
╲╱ ╱ ╱╲ ╲  ╱╲ ╲ ╲ ╲╱
╱ ╱ ╱ ╱ ╱╲╱  ╲ ╲   ╲
╲ ╲ ╲ ╲ ╲ ╲ ╲ ╲ ╲╱ ╱
╱  ╲   ╲  ╱ ╱ ╱ ╱╲ ╲
╲╱ ╱╲╱ ╱ ╱ ╱╲ ╲   ╲╱
╱  ╲  ╱╲ ╲  ╱ ╱╲ ╲ ╲
╲ ╲ ╲  ╱╲ ╲╱╲   ╲╱ ╱
╱ ╱ ╱ ╱  ╲   ╲╱╲  ╱╲
╲╱ ╱ ╱╲ ╲ ╲╱ ╱╲ ╲╱ ╱
╱  ╲  ╱ ╱ ╱ ╱  ╲   ╲
╲╱ ╱╲╱ ╱╲  ╱╲ ╲ ╲ ╲╱
╱        ╲    ╱    ╲
╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲ 

这里显示的效果不太好,你复制到记事本,用宋体字看就很清楚了。

细心的你,可能会发现,其实能用之前的规则迷宫,生成时做一些变形,

然后输出部分也相应修改一下,就可以做出来了,这个难度不高,

我也觉得不需要解释很多,直接给大家代码吧:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define MAZE_MAX 100
char map[MAZE_MAX+2][MAZE_MAX+2];
char *s[] = {" ","╲","╱"};
int search(int x,int y)
{
    static int d[4][2]={0,1,1,0,0,-1,-1,0};
    int zx=x*2,zy=y*2,next,turn,i;
    map[zx][zy]=1; turn=rand()%2? 1:3;
    for(i=0,next=rand()%4;i<4;i++,next=(next+turn)%4)
        if(map[zx+2*d[next][0]][zy+2*d[next][1]]==0)
            map[zx+d[next][0]][zy+d[next][1]]=1,
            search(x+d[next][0],y+d[next][1]);
    return 0;
}
void Make_Maze(int x,int y)
{
    int z1;
    for(z1=0;z1<=2*x;z1+=2)map[z1][2*x-z1]=1,map[2*y+z1][2*y+2*x-z1]=1;
    for(z1=0;z1<=2*y;z1+=2)map[z1][2*x+z1]=1,map[2*x+z1][z1]=1;
    map[1][2*x]=1;map[2*x+2*y-1][2*y]=1;
    srand((unsigned)time(NULL));
    search(x,y);
}
int main(void)
{
    int x=10,y=8,z1,z2,tx,ty;
    Make_Maze(x,y);
    for (z2=0; z2<y*2; z2+=1)
    {
        for (z1=0; z1<x*2; z1+=2)
        {
            ty = 2*x+z2-z1;
            tx = z2+z1+1;
            fputs(map[tx][ty]?*s:z2&1?s[1]:s[2],stdout);
            --ty; ++tx;
            fputs(map[tx][ty]?*s:z2&1?s[2]:s[1],stdout);
        }
        putchar(10);
    }
    return 0;
}

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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