python-2.7 - 如何在骨架迷宫图像中找到最短路径？

Question

我正在使用图像处理和NetworkX搜索算法解决迷宫问题，需要找到这些线上两点之间的最短连接路径。

#Solving Maze Using Image Processing and NetWorkx search



    #Open Maze image
    img = cv2.imread("C:/Users/Dell/HandMadeMaze1.jpg")
    kernel = np.ones((1,1),np.uint8)

    #Convert to GrayScaledImage
    grayscaled = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #BınaryThreshold + OtsuThreshold + BinaryThreshold
    retval, threshold = cv2.threshold(grayscaled, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
    retval, threshold2 = cv2.threshold(threshold, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    threshold2[threshold2 == 255] = 1

    #Skeletonize the Thresholded Image
    skel = skeletonize(threshold2)

    #Build Graph from skeleton
    graph = sknw.build_sknw(skel, multi=False)
    G = nx.Graph(graph)
    plt.imshow(img, cmap='gray')

    #Draw Edges by 'pts'
    for (s,e) in graph.edges():
        ps = graph[s][e]['pts']
        plt.plot(ps[:,1], ps[:,0], 'red')

    #Draw Node by 'o'   
    node, nodes = graph.node, graph.nodes()
    ps = np.array([node[i]['o'] for i in nodes])
    plt.plot(ps[:,1], ps[:,0], 'g.')
    plt.title('Skeletonize')
    plt.savefig('Overlay_Maze.jpg')
    plt.show()

    G = nx.path_graph(len(ps))
    G = nx.karate_club_graph()
    pos = nx.spring_layout(G)
    nx.draw(G,pos,node_color='b')

当我运行上面的代码时，我得到以下输出。

原始输入迷宫图像：

--

处理图像后：

--

XY 坐标上的节点点：

--

路径信息：

我可以成功执行图像处理操作，但是搜索算法会找到两个节点之间最短的鸟类飞行距离。我想找到沿着骨架的最短路径。

当我在这个github repo上工作时， 向我展示了使用 NetworkX 库解决这个问题，但我无法解决它，因为它没有提供任何细节。

如何使用图像处理和任何搜索算法找到沿着迷宫图像骨架的最短路径？

提前致谢。

Answer 1

这是因为您在这里重新分配了对骨架化图的引用

G = nx.path_graph(len(ps))
G = nx.karate_club_graph()

Answer 2

您可以使用graphskimage 中的功能来实现这一点。

import skimage.graph
### give start (y1,x1) and end (y2,x2) and the binary maze image as input
def shortest_path(start,end,binary):
    costs=np.where(binary,1,1000)
    path, cost = skimage.graph.route_through_array(
        costs, start=start, end=end, fully_connected=True)
    return path,cost