Javascript结合Vue实现对任意迷宫图片的自动寻路

yizhihongxing

下面是"Javascript结合Vue实现对任意迷宫图片的自动寻路"的完整攻略:

1. 如何实现对任意迷宫图片的自动寻路

1.1 准备工作:模板结构

首先,我们需要准备好一个模板结构,用于容纳我们的代码逻辑、样式和UI交互。该模板结构包括以下几个文件和文件夹:

  • index.html:主页面文件
  • script.js:主要的JavaScript代码文件
  • style.css:CSS 样式表文件
  • img 目录:存放迷宫图片文件

我们可以利用Vue CLI脚手架工具搭建一个基础的 Vue 项目结构,快速完成模板结构的搭建,具体的搭建过程可以参考 Vue CLI 官方文档。

1.2 实现算法

为了实现自动寻路的功能,我们需要先实现一个算法,该算法可以接收一张迷宫图片,自动进行寻路操作,输出一条结果路径。

基于JavaScript 的图论库 js-graph-algorithms 实现自动寻路操作,具体实现方式如下:

// 导入 js-graph-algorithms 库
import Graph, {GridGraph} from 'js-graph-algorithms'

// 定义搜索算法函数 findPath()
function findPath(mazeImage) {
  // 读取迷宫图片,根据像素形成Graph的实例
  const gridGraph = GridGraph.fromImage(mazeImage)

  // 定义起点和终点
  const startVertex = gridGraph.vertex(0, 0)
  const endVertex = gridGraph.vertex(gridGraph.rows-1, gridGraph.columns-1)

  // 运用Dijkstra算法查找最短路径
  const dijkstra = new Graph.Dijkstra(gridGraph, startVertex)

  //  返回结果路径数组
  return dijkstra.pathTo(endVertex)
}

该函数可以实现从图形文件中自动提取迷宫地图并对其进行计算,最终返回从左上角到右下角的最短路径。

1.3 实现UI交互

为了更好地展示自动寻路的结果,我们需要在UI中将结果真实地展示出来,可以通过 canvas 元素来输出至页面。

UI交互可以通过 Vue 来实现,将 canvas 所在的组件作为一个子组件,将自动寻路算法封装到这个组件中,具体代码如下:

<template>
  <div>
    <canvas ref="canvas"></canvas>
  </div>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      // 存放迷宫结果路径
      path: []
    }
  },
  mounted() {
    // 实现自动寻路,并将结果路径存放到 this.path 中
    this.autoFindPath()
    // 渲染迷宫和路径
    this.drawMazeAndPath()
  },
  methods: {
    // 实现自动寻路算法
    async autoFindPath() {
      // 加载迷宫图片
      const response = await fetch('/img/maze.png');
      const blob = await response.blob();
      const image = await createImageBitmap(blob);

      // 运行自动寻路算法
      const path = findPath(image)

      // 存放结果路径
      this.path = path
    },

    // 渲染迷宫和路径
    drawMazeAndPath() {
      // 获取canvas对象
      const canvas = this.$refs.canvas
      const ctx = canvas.getContext('2d')

      // 获取迷宫图片
      const image = new Image()
      image.src = '/img/maze.png'
      image.onload = () => {
        // 将迷宫图片绘制在canvas上
        ctx.drawImage(image, 0, 0, canvas.width, canvas.height)

        // 将自动寻路的结果路径绘制在canvas上
        ctx.strokeStyle = "blue";
        ctx.lineCap = "round";
        ctx.lineWidth = 5;
        ctx.beginPath();
        this.path.forEach((vertex, index) => {
          const x = vertex.i+0.5
          const y = vertex.j+0.5
          if (index === 0) {
            ctx.moveTo(x, y)
          } else {
            ctx.lineTo(x, y)
          }
        })
        ctx.stroke();
      }
    }
  }
}
</script>

在此代码中,我们通过ref引用DOM元素 canvas,将自动寻路运算的结果路径存放到 this.path 中,并将渲染canvas和绘制路径的代码放在了 drawMazeAndPath函数中。

2. 示例说明

2.1 示例一

下面是对大小为550x550的图形文件进行自动寻路的示例:

  1. Public 文件夹下放置大小为550x550的 迷宫图片 maze.png.

  2. 创建一个 Vue 单文件组件 AutoPath.vue, 在html模板中添加 canvas 元素,此组件由父组件加载并渲染.

  3. script.js 文件中引入 js-graph-algorithms 库和 AutoPath 组件.

  4. script.js 中编写 findPath()drawMazeAndPath 函数,并将这两个函数集成到 AutoPath 组件中。

  5. AutoPath 组件添加到 Vue 实例中。

该示例中,我们将自动寻路的实现代码存储在一个Vue单文件组件中,并通过Vue模块在页面上渲染出结果。

2.2 示例二

为了更进一步展示该算法的应用场景,这里提供了一个对多方位避障小车的路径规划示例。

我们可以运用 Raspberry PI 和 Arduino 等硬件以及 Python、Node.js和 Vue.js等开发技术,连接硬件设备,通过框架实现对小车的远程控制和路径规划,并通过 canvas 元素将结果返回至页面。

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