# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import cv2 as cv
class point(object):
def __init__(self, position, parent):
self.position = position
self.parent = parent
self.f = 0
self.g = 0
self.h = 0
# 全域性閾值
def threshold_demo(image):
gray = cv.cvtcolor(image, cv.color_rgb2gray) # 把輸入影象灰度化
# 直接閾值化是對輸入的單通道矩陣逐畫素進行閾值分割。
raise valueerror('無法找到可達路徑')
points = get_periphery_points(map, cur_point)
points = filter_not_reachables(map, points)
for point in points:
if is_point_in_list(point, open_list):
point.new_added = false
point.ignore = false
p = get_point_from_list(point, open_list)
point.parent = p.parent
point.f = p.f
point.g = p.g
point.h = p.h
elif is_point_in_list(point, close_list):
point.new_added = false
point.ignore = true
p = get_point_from_list(point, close_list)
point.parent = p.parent
point.f = p.f
point.g = p.g
point.h = p.h
else:
point.new_added = true
point.ignore = false
points = filter_ignored(points)
for point in points:
if point.new_added:
point.parent = cur_point
# 計算fgh
point.g = cur_point.g + 1
point.h = estimate_distance(point, target_point)
point.f = point.g + point.h
else:
# 計算fgh
old_f = point.g + point.h
new_f = cur_point.g + 1 + point.h
# 比較新的和老的f值哪個大
if new_f < old_f:
# 覆蓋新的fgh/parent
point.parent = cur_point
point.g = cur_point.g + 1
point.f = point.g + point.h
for point in points:
if is_same_node(point, target_point):
display_path(point)
return
open_list.remove(cur_point)
a_star(bi)
cv.waitkey(0)
cv.destroyallwindows()
迷宮尋路（A星尋路演算法）
題目 假設我們有乙個7 5大小的迷宮，如下圖所示，綠色格仔表示起點，紅色的格仔表示終點，中間的3個深灰色格仔表示障礙物。請找到一條從起點到終點最短的路徑。解題思路 需要引入兩個集合和乙個公式，如下 具體步驟 把起點放入openlist 檢查openlist中是否有值，如果沒有則無法到達終點，結束尋路...
python迷宮尋路 迷宮尋路問題 A 演算法
迷宮尋路問題 a 演算法 迷宮尋路問題是人工智慧中的有趣問題，如何表示狀態空間和搜尋路徑是尋路問題的重點，本文的主要內容是a 搜尋演算法的理解和應用，首先對基本知識和演算法思想進行了解，再通過其對迷宮問題求解應用，編寫 python 程式進行深入學習。1.搜尋區域 我們假設某個人要從 start 點...
A 尋路演算法
問題 由於遊戲中尋路出了個小問題 玩家尋路到乙個死角後在那邊不停的來回跑,就是無法越過障礙物,就研究了下a 尋路演算法以解決這個問題 研究了幾天,自己寫了個demo這裡給出總結 原理 a 演算法給出的是權值最優的路徑而不是最短路徑 權值有f g h來表示 啟發式函式如下 f p g p h p h值...