如何从图像中读取迷宫并将其转换为 Python 中的二进制值
How to read a maze from an image and convert it to binary values in Python
我想要一些方法（在 Python 3 中）读取迷宫图像的像素，预期输出应该是二进制列表 [[1, 1, 0], [1, 1, 1] , [1, 0, 0]] （例如 1 代表白色，0 代表黑色）（应该看起来像这样，值是为了示例）我不想要解决迷宫的方法，所有我需要的是能够在给定图像的情况下实现迷宫内部表示的东西。我希望能够做出任何选择的算法来绘制它的执行和显示路径，也可能显示进度。 （我不需要算法，我只想要一种读取迷宫图像和编写新迷宫图像的方法，以显示所选路径/显示算法的进展，而不管算法是什么（Dijkstra，A *，广度优先搜索...)
我尝试使用 PIL 和 cv2，但由于我不是这方面的专家，所以我不知道该怎么做
以下是一些迷宫示例：
小迷宫：
大迷宫：
这里：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage import imread
im = imread("maze.jpg") # values from 0 to 255
im = im.astype(np.float) / 255. # 0 to 1
im[im>0.5] = 1.0 # round
im[im<=0.5] = 0.0
x = np.linspace(0, 1, im.shape[0])
y = np.linspace(0, 1, im.shape[1])
plt.contourf(x, y, im)
plt.colorbar()
这是我使用的测试图像：
在尝试对 jpeg 执行此任务之前，您可以尝试使用更简单的格式。
例如，您可以从 PGM 文件.
开始
PGM是灰度图（黑白图）。您可以使用 gimp 创建一个非常简单的 PGM 文件（导出为 -> PGM -> raw）。
例如，我画了这个非常简单的 4*4 图像：
*小心！我刚刚链接的图像是我的 4*4 pgm 图像的 jpeg 大尺寸版本！这不是我的真实文件！*
PGM 与所有类型的图像一样，是一种遵循规范
的格式
你可以找到标准here
最有趣的部分在这里：
Each PGM image consists of the following:
A "magic number" for identifying the file type. A pgm image's magic number is the two characters "P5".
Whitespace (blanks, TABs, CRs, LFs).
A width, formatted as ASCII characters in decimal.
Whitespace.
...
它描述了 PGM 文件的格式！
所以现在，根据这个规范，我们可以创建一个非常简单的python PGM 解析器！
# Opening my PGM file. Since this is a raw encoded file, img.read() will read
# bytes !
img = open('./maze_test.pgm', 'rb')
# This line means this is a PGM file.
# It is encoded in ASCII. So, since every ASCII character is encoded with 1 byte,
# we have to read 2 bytes according to the norm
print(img.read(2))
# This is a blank line
print(img.readline())
# This line is a GIMP comment
print(img.readline())
# This line is an ASCII line. It contains the width, encoded in ASCII, then a
# space, and then the height also encoded in ASCII
width_height = str(img.readline())
# Remove the python byte information
width_height = width_height[2:-3]
# We split this line in an list
width_height = width_height.split(' ')
# The first element represents the width
width = int(width_height[0])
# The second represents the height
height = int(width_height[1])
# The max_value encoded in ASCII
max_value = int(img.readline())
# Now, there is only byte data
pixel_map = []
for row in range(width):
# We prepare the next line in our list
pixel_map.append([])
for column in range(height):
# The value that we read is a byte. We simply use ord to convert it to int
pixel_value = ord(img.read(1))
# We normalize the value using the max_value
pixel_value = pixel_value//max_value
pixel_map[row].append(pixel_value)
# Here is the pixel map
print(pixel_map)
输出：
[[0, 1, 0, 1], [1, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0], [1, 0, 1, 1]]
您可以像这样加载 PNG、GIF、TIF 或 JPEG 文件，然后确保它只有 0 和 1 值，并使用 PIL/Pillow 和 Numpy 处理像素。
我使用了你的迷你迷宫的这个编辑版本：
#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image
import numpy as np
# Open the maze image and make greyscale, and get its dimensions
im = Image.open('maze.png').convert('L')
w, h = im.size
# Ensure all black pixels are 0 and all white pixels are 1
binary = im.point(lambda p: p > 128 and 1)
# Resize to half its height and width so we can fit on Stack Overflow, get new dimensions
binary = binary.resize((w//2,h//2),Image.NEAREST)
w, h = binary.size
# Convert to Numpy array - because that's how images are best stored and processed in Python
nim = np.array(binary)
# Print that puppy out
for r in range(h):
for c in range(w):
print(nim[r,c],end='')
print()
结果如下：
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我想要一些方法（在 Python 3 中）读取迷宫图像的像素，预期输出应该是二进制列表 [[1, 1, 0], [1, 1, 1] , [1, 0, 0]] （例如 1 代表白色，0 代表黑色）（应该看起来像这样，值是为了示例）我不想要解决迷宫的方法，所有我需要的是能够在给定图像的情况下实现迷宫内部表示的东西。我希望能够做出任何选择的算法来绘制它的执行和显示路径，也可能显示进度。 （我不需要算法，我只想要一种读取迷宫图像和编写新迷宫图像的方法，以显示所选路径/显示算法的进展，而不管算法是什么（Dijkstra，A *，广度优先搜索...)
我尝试使用 PIL 和 cv2，但由于我不是这方面的专家，所以我不知道该怎么做
以下是一些迷宫示例：
小迷宫：
大迷宫：
这里：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage import imread
im = imread("maze.jpg") # values from 0 to 255
im = im.astype(np.float) / 255. # 0 to 1
im[im>0.5] = 1.0 # round
im[im<=0.5] = 0.0
x = np.linspace(0, 1, im.shape[0])
y = np.linspace(0, 1, im.shape[1])
plt.contourf(x, y, im)
plt.colorbar()
这是我使用的测试图像：
在尝试对 jpeg 执行此任务之前，您可以尝试使用更简单的格式。
例如，您可以从 PGM 文件.
开始PGM是灰度图（黑白图）。您可以使用 gimp 创建一个非常简单的 PGM 文件（导出为 -> PGM -> raw）。
例如，我画了这个非常简单的 4*4 图像：
*小心！我刚刚链接的图像是我的 4*4 pgm 图像的 jpeg 大尺寸版本！这不是我的真实文件！*
PGM 与所有类型的图像一样，是一种遵循规范
的格式你可以找到标准here
最有趣的部分在这里：
Each PGM image consists of the following:
A "magic number" for identifying the file type. A pgm image's magic number is the two characters "P5".
Whitespace (blanks, TABs, CRs, LFs).
A width, formatted as ASCII characters in decimal.
Whitespace.
...
它描述了 PGM 文件的格式！
所以现在，根据这个规范，我们可以创建一个非常简单的python PGM 解析器！
# Opening my PGM file. Since this is a raw encoded file, img.read() will read
# bytes !
img = open('./maze_test.pgm', 'rb')
# This line means this is a PGM file.
# It is encoded in ASCII. So, since every ASCII character is encoded with 1 byte,
# we have to read 2 bytes according to the norm
print(img.read(2))
# This is a blank line
print(img.readline())
# This line is a GIMP comment
print(img.readline())
# This line is an ASCII line. It contains the width, encoded in ASCII, then a
# space, and then the height also encoded in ASCII
width_height = str(img.readline())
# Remove the python byte information
width_height = width_height[2:-3]
# We split this line in an list
width_height = width_height.split(' ')
# The first element represents the width
width = int(width_height[0])
# The second represents the height
height = int(width_height[1])
# The max_value encoded in ASCII
max_value = int(img.readline())
# Now, there is only byte data
pixel_map = []
for row in range(width):
# We prepare the next line in our list
pixel_map.append([])
for column in range(height):
# The value that we read is a byte. We simply use ord to convert it to int
pixel_value = ord(img.read(1))
# We normalize the value using the max_value
pixel_value = pixel_value//max_value
pixel_map[row].append(pixel_value)
# Here is the pixel map
print(pixel_map)
输出：
[[0, 1, 0, 1], [1, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0], [1, 0, 1, 1]]
您可以像这样加载 PNG、GIF、TIF 或 JPEG 文件，然后确保它只有 0 和 1 值，并使用 PIL/Pillow 和 Numpy 处理像素。
我使用了你的迷你迷宫的这个编辑版本：
#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image
import numpy as np
# Open the maze image and make greyscale, and get its dimensions
im = Image.open('maze.png').convert('L')
w, h = im.size
# Ensure all black pixels are 0 and all white pixels are 1
binary = im.point(lambda p: p > 128 and 1)
# Resize to half its height and width so we can fit on Stack Overflow, get new dimensions
binary = binary.resize((w//2,h//2),Image.NEAREST)
w, h = binary.size
# Convert to Numpy array - because that's how images are best stored and processed in Python
nim = np.array(binary)
# Print that puppy out
for r in range(h):
for c in range(w):
print(nim[r,c],end='')
print()
结果如下：
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