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import math
from sys import argv
from sys import exit
from MazeGenerator import mazeGen
from NodeClass import Node
import datetime
from _datetime import datetime, timedelta
from PIL import Image
import argparse
class A_StarResult:
def __init__(self,path,image,visitedNodes,timeUsed,pathCost):
self.path=path
self.image=image
self.visitedNodes=visitedNodes
self.timeUsed=timeUsed
self.pathCost=pathCost
def euclideanDistance(point1,point2):
return math.sqrt(math.pow(point1[0] - point2[0], 2) + math.pow(point1[1] - point2[1], 2))
def ManhattanDistance(point1,point2):
return abs(point1[0] - point2[0])+abs(point1[1] - point2[1])
def costantDistanceZero(point1,point2):
return 0
def getPath(destination,image):
count=0
path=[]
while(destination!=None):
count=count+1
image.putpixel(destination.getXY(),(255,0,0))
path.append(destination.getXY())
destination=destination.getParent()
path.reverse()
return path
def moveNotWall(point,image,direction): #utilizzata per spostare end e start non su un muro
canStart = False
while (not (canStart)):
if (image.getpixel(point) == (0, 0, 0)):
point = (point[0] + direction, point[1])
else:
canStart = True
return point
def A_StarPathfind(image,start,endCoord,dim,hFun,run):
image.putpixel(start.getXY(), (255, 0, 0))
openNodes = []
openNodes.append(start)
closedNodes = []
startTime = datetime.now()
while len(openNodes)!=0:
neighbors = []
actual=openNodes[0]
if(actual.getXY()==endCoord):
endTime = datetime.now()
if run==1:
print("Tempo utilizzato:")
print(endTime-startTime)
print("Nodi in frontiera: " + str(len(openNodes)))
print("Nodi esplorati: " + str(len(closedNodes)+1))
print("Costo del cammino: " + str(actual.getGValue()))
result = A_StarResult(getPath(actual, image), image,len(closedNodes)+1,endTime-startTime,actual.getGValue())
return result
actualCoord = actual.getXY()
closedNodes.append(actual)
openNodes.remove(actual)
image.putpixel(actual.getXY(),(0,255,0))
#un vicino è valido se: interno all'immagine, non è un muro, non è già stato chiuso
if(actualCoord[0] - 1 >= 0 and image.getpixel((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]))!=(0,0,0) and image.getpixel((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]))!=(0,255,0)):
neighbors.append(Node(actualCoord[0] - 1, actualCoord[1], actual, hFun((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]), endCoord), actual.getGValue() + 1))
if(actualCoord[0] + 1 < dim and image.getpixel((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]))!=(0,0,0) and image.getpixel((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]))!=(0,255,0)):
neighbors.append(Node(actualCoord[0] + 1, actualCoord[1], actual, hFun((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]), endCoord), actual.getGValue() + 1))
if(actualCoord[1] - 1 >= 0 and image.getpixel((actualCoord[0], actualCoord[1] - 1))!=(0,0,0) and image.getpixel((actualCoord[0], actualCoord[1] - 1))!=(0,255,0)):
neighbors.append(Node(actualCoord[0], actualCoord[1] - 1, actual, hFun((actualCoord[0], actualCoord[1] - 1), endCoord), actual.getGValue() + 1))
if (actualCoord[1] + 1 < dim and image.getpixel((actualCoord[0], actualCoord[1] + 1))!=(0,0,0) and image.getpixel((actualCoord[0], actualCoord[1] + 1))!=(0,255,0)):
neighbors.append(Node(actualCoord[0], actualCoord[1] + 1, actual, hFun((actualCoord[0], actualCoord[1] + 1), endCoord), actual.getGValue() + 1))
#DIREZIONI DI TEST OBLIQUE
if (actualCoord[0] - 1 >= 0 and actualCoord[1] -1 >=0 and image.getpixel((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]-1)) != (0, 0, 0) and image.getpixel((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]-1)) != (0, 255, 0)):
if(not(image.getpixel((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]))==(0,0,0) and image.getpixel((actualCoord[0] , actualCoord[1]-1))==(0,0,0))):
neighbors.append(Node(actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]-1, actual, hFun((actualCoord[0] -1, actualCoord[1]-1), endCoord),actual.getGValue() + euclideanDistance(actualCoord,(actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]-1))))
if (actualCoord[0] + 1 < dim and actualCoord[1] +1 <dim and image.getpixel((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]+1)) != (0, 0, 0) and image.getpixel((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]+1)) != (0, 255, 0)):
if (not(image.getpixel((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1])) == (0, 0, 0) and image.getpixel((actualCoord[0],actualCoord[1] + 1)) == (0, 0, 0))):
neighbors.append(Node(actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]+ 1, actual, hFun((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]+1), endCoord),actual.getGValue() + euclideanDistance(actualCoord,(actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]+1))))
if (actualCoord[0] - 1 >= 0 and actualCoord[1] +1< dim and image.getpixel((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]+1)) != (0, 0, 0) and image.getpixel((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]+1)) != (0, 255, 0)):
if (not(image.getpixel((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1])) == (0, 0, 0) and image.getpixel((actualCoord[0],actualCoord[1] + 1)) == (0, 0, 0))):
neighbors.append(Node(actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]+1, actual, hFun((actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]+1), endCoord),actual.getGValue() + euclideanDistance(actualCoord,(actualCoord[0] - 1, actualCoord[1]+1))))
if (actualCoord[0] + 1 <dim and actualCoord[1] -1>=0 and image.getpixel((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]-1)) != (0, 0, 0) and image.getpixel((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]-1)) != (0, 255, 0)):
if (not(image.getpixel((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1])) == (0, 0, 0) and image.getpixel((actualCoord[0],actualCoord[1] - 1)) == (0, 0, 0))):
neighbors.append(Node(actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]-1, actual, hFun((actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]-1), endCoord),actual.getGValue() + euclideanDistance(actualCoord,(actualCoord[0] + 1, actualCoord[1]-1))))
#FINE DIREZIONI DI TEST
for neighbor in neighbors:
if (image.getpixel(neighbor.getXY()) == (0, 0, 255)): #il nodo è già in frontiera => controllo il suo costo attuale
for node in openNodes:
if(neighbor.getGValue()<node.getGValue() and neighbor.getXY()==node.getXY()): #se il vicino è già in frontiera, ma con costo di cammino maggiore
openNodes.remove(node)
openNodes.append(neighbor)
else:
openNodes.append(neighbor)
image.putpixel(neighbor.getXY(), (0, 0, 255))
openNodes.sort(key=lambda x: x.getFValue(), reverse=False) #ordino frontiera in base ai costi f=g+h
result=A_StarResult([],image)
return result
def main(dim,type,run,show=False):
euclideanTimes=[]
euclideanNodes=[]
euclideanLenPath=[]
ManhattanTimes = []
ManhattanNodes = []
ManhattanLenPath = []
DijTimes = []
DijNodes = []
DijLenPath = []
for i in range(0,run):
if(type=="random"):
specificName="random"
image=mazeGen(dim) #generazione labirinto
if(type=="critica"):
specificName = "critica"
image=Image.open("critica.png")
dim=250
if (type == "empty"):
specificName = "empty"
image = Image.open("empty.png")
dim=200
if (type == "example"):
specificName = "example"
image = Image.open("creata.png")
dim=200
if (type == "bench"):
specificName = "example"
image = Image.open("bench.png")
dim=820
startCoord = (210, 10)
endCoord = (800,805)
imageEuClid=image.copy()
imageDij=image.copy()
if(type!="bench"):
startCoord = (0,0)
endCoord = (dim-1,dim-1)
endCoord = moveNotWall(endCoord,image,-1)
startCoord = moveNotWall(startCoord, image, +1)
start = Node(startCoord[0], startCoord[1], None, euclideanDistance((0, 0), (dim - 1, dim - 1)), 0)
resultEuclid=A_StarPathfind(imageEuClid,start,endCoord,dim,euclideanDistance,run)
euclideanTimes.append(resultEuclid.timeUsed)
euclideanNodes.append(resultEuclid.visitedNodes)
euclideanLenPath.append(resultEuclid.pathCost)
resultMan=A_StarPathfind(image,start,endCoord,dim,ManhattanDistance,run)
ManhattanTimes.append(resultMan.timeUsed)
ManhattanNodes.append(resultMan.visitedNodes)
ManhattanLenPath.append(resultMan.pathCost)
resultDij = A_StarPathfind(imageDij, start, endCoord, dim,costantDistanceZero,run)
DijTimes.append(resultDij.timeUsed)
DijNodes.append(resultDij.visitedNodes)
DijLenPath.append(resultDij.pathCost)
resultDij.image.save("SolvedMaze_"+specificName+"_"+ str(dim) + "x" + str(dim) + "_Dij.png", "PNG")
resultEuclid.image.save("SolvedMaze_" +specificName+"_"+ str(dim) + "x" + str(dim) + "_Euclidean.png", "PNG")
resultMan.image.save("SolvedMaze_" + specificName+"_"+str(dim) + "x" + str(dim) + "_Manhattan.png", "PNG")
if show:
resultDij.image.show()
resultMan.image.show()
resultEuclid.image.show()
if run!=1:
print("Misurazioni euristica euclidea:")
print("Media dei tempi:"+str(sum(euclideanTimes, timedelta(0)) / len(euclideanTimes)))
print("Media dei nodi esplorati:"+str(sum(euclideanNodes,0)/len(euclideanNodes)))
print("Misurazioni euristica Manhattan:")
print("Media dei tempi:" + str(sum(ManhattanTimes, timedelta(0)) / len(ManhattanTimes)))
print("Media dei nodi esplorati:" + str(sum(ManhattanNodes, 0) / len(ManhattanNodes)))
print("Misurazioni Dijkstra:")
print("Media dei tempi:" + str(sum(DijTimes, timedelta(0)) / len(DijTimes)))
print("Media dei nodi esplorati:" + str(sum(DijNodes, 0) / len(DijNodes)))
alwaysOptimal=True
for i in range(0,len(euclideanLenPath)):
if not(euclideanLenPath[i]==DijLenPath[i] and ManhattanLenPath[i]==DijLenPath[i]):
alwaysOptimal=False
if alwaysOptimal:
print("Ottimo sempre raggiunto")
else:
print("Non viene sempre raggiunto l'ottimo")
if __name__ == "__main__":
argumentList = argv[1:]
parser = argparse.ArgumentParser(description='Genera e trova la soluzione del labirinto generato')
parser.add_argument('--dim','-d',dest="dim", type=int,help='dimensione immagine')
parser.add_argument('type', metavar='tipo', type=str,
help='Tipo di run: "random" per labirinto random, "empty" per immagine bianca, "critica" per immagine problematica, "example" per un\'immagine generica, "bench" per un\'immagine di benchmark')
parser.add_argument('--show','-s',help='Mostra le immagini a fine computazione',action="store_true")
parser.add_argument('--run', '-r', type=int,help='Numero di run consecutive', dest="run")
args = parser.parse_args()
if args.type=="random" and args.dim!=None:
print("Genero labirinto di dimensione:"+str(args.dim))
if args.type=="random" and args.dim==None:
print("Dimensione necessaria per labirinti random: -d <dimensione>")
exit()
if args.dim==None:
args.dim=0
if args.run==None:
args.run=1
if args.show:
print("L'immagine verrà visualizzata")
main(args.dim,args.type,args.run,args.show)