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表示并解决给定图像的迷宫
代表并解决给定图像的迷宫的最佳方法是什么？ 给定JPEG图像（如上所示），读入，将其解析为某种数据结构并解决迷宫的最佳方法是什么？我的第一个本能是逐像素读取图像并将其存储在布尔值列表（数组）中：True对于白色像素，False对于非白色像素（可以丢弃颜色）。这种方法的问题在于图像可能不是“像素完美”的。我的意思只是说，如果墙壁上的某处有白色像素，可能会产生意外的路径。 另一种方法（经过一番思考后才想到）是将图像转换为SVG文件-SVG文件是在画布上绘制的路径的列表。这样，可以将路径读入相同种类的列表（布尔值），其中True表示路径或墙壁，False表示可移动的空间。如果转换不是100％准确，并且不能完全连接所有墙，从而产生间隙，则此方法会出现问题。 转换为SVG的另一个问题是这些线不是“完美”的直线。这导致路径是三次贝塞尔曲线。使用由整数索引的布尔值列表（数组），曲线将不易转移，并且必须计算曲线上直线的所有点，但不会与列表索引完全匹配。 我假设虽然其中一种方法可能会（虽然可能不会）起作用，但考虑到如此大的图像，它们的效率很低，并且存在更好的方法。如何做到最好（最有效和/或最低复杂度）？有没有最好的方法？ 然后是迷宫的解决。如果我使用前两种方法中的任何一种，则基本上将得到一个矩阵。根据该答案，表示迷宫的一种好方法是使用树，而使用A *算法来解决它的好方法。一个人如何根据图像创建一棵树？有任何想法吗？ TL; DR 解析的最佳方法？变成什么数据结构？所述结构将如何帮助/阻碍解决？ 更新 我已尝试使用numpy@Thomas建议的方式实现@Mikhail用Python编写的内容。我认为该算法是正确的，但无法正常运行。（下面的代码。）PNG库是PyPNG。 import png, numpy, Queue, operator, itertools def is_white(coord, image): """ Returns whether (x, y) is approx. a white pixel.""" a = True for i in xrange(3): if not a: break a = image[coord[1]][coord[0] * 3 + i] > …