Opencv 简化迷宫的照片

我正在做一个项目，在那里我需要拍摄一张类似迷宫的照片 并找到一条路径引导sphero机器人穿过迷宫（找到迷宫起点的方法已经存在）。我已经过滤了图像，这样我就可以清除迷宫的墙壁，结果是

简单的方法是对像素进行BFS，虽然可以工作，但需要很长时间才能实用。我想做的另一个方法是将迷宫简化为单元，然后求解它。我已经成功地这样做了一个理想的数字显示 和（理想的意思是一切都是直的，所有的墙都有相同的宽度等）

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我的问题是，我该如何处理原始过滤照片，就像理想情况下使用的方法一样，使用墙的像素宽度，这在实际情况下不是一个常数？我在python上使用opencv。

你能为迷宫假设一个已知大小的网格吗？你的迷宫是10x10

我同意你的建议，把图像简化成示意图。假设您知道网格大小，将其覆盖，并测试正方形角落之间的每面墙是否存在。从可能有墙的地方取一个舒适的分区（numpy切片）。测试计数像素，并检查这是否足够墙或很少像素（没有墙，最多噪音）

如果不知道网格的大小，可以进行测试。拍摄平面照片，分别汇总图像的每一行和每一列，并检查代表墙的峰值。数一数山峰

你的照片扭曲了。确保木板是平的。然后应用透视变换来校正迷宫

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像素上的BFS需要线性时间。它的速度几乎和任何一种图像处理算法一样快。如果它能为您完成任务，那么您应该这样做。@MattTimmermans我知道它是线性的，但实际上需要大约5分钟才能完成，这使得它无法使用。您在实现过程中犯了一个错误。如果你在C++中工作，可能需要少于20毫秒，java中的40毫秒。甚至python也不会花费超过一秒或两秒的时间。@MattTimmermans很有可能，我正在使用python。稍后我将研究修复算法。谢谢你的时间参考，我实际上认为那是python的好时机，因为它有很多操作。谢谢你的回答。这种方法会非常有效，但我认为目前的主要问题是我拍的那张纸不是平的（正如你提到的）。在真实场景中，我会有一个平面（木制迷宫），我也知道网格的大小，所以这不应该是一个问题。我可以处理你发布的图片，这样就足够了。你只需要处理不完美。查找多边形，按区域过滤（忽略最小的），尝试接近每个多边形，看看它是否为四边形，选择最大的一个，这是您的目标。使用getPerspectiveTransform和warpPerspective进行校正。哦，对了，这是一个有入口和出口的迷宫。我明白了，这比简单地找到恐龙要复杂一些。。。我想先用Convxhull再用approxPolyDP来解决这个问题。但可能需要更多的混乱。。。迷宫的轮廓不是“封闭的”。霍夫变换可能很有用。你可以希望找到长线，你可以选择最左边，最上面，最右边，最下面的直角，然后把它们作为边，从那些不完整的线段中计算出角。假定在一个角落里进出。如果它在脸的中间，你会得到两条半长的线…可以分析线集并跨间隙连接它们。涉及一点向量数学来确定两条线是否共线以及间隙有多宽。我已经成功地做到了。我已经使用霍夫变换来识别代表墙壁的线条，并从那里构建了迷宫。它工作得很好，非常感谢你的帮助。