Как можно использовать нейронные сети и алгоритмы на Python для работы с задачей выхода из лабиринта?

Для работы с задачей выхода из лабиринта с использованием нейронных сетей и алгоритмов на Python можно использовать методы обучения с подкреплением (reinforcement learning). Например, можно создать среду моделирования лабиринта, в котором агент (нейронная сеть) будет принимать решения о движении на основе входных данных (например, расстояние до стен, позиция выхода). 

Для использования обученной нейронной сети для распознавания фигур на изображениях и создания программы для построения путей в лабиринте из этих фигур можно обучить нейронную сеть на изображениях с различными фигурами (например, круги, треугольники, квадраты) и их местоположениях в лабиринте. Затем, после успешного обучения, можно использовать нейронную сеть для распознавания фигур на новых изображениях и построения маршрута в лабиринте на основе этой информации. 

Таким образом, можно комбинировать нейронные сети и алгоритмы на Python для работы с задачей выхода из лабиринта и построения путей на основе распознавания фигур.

Общая идея задачи. как я её понял: дрон с воздуха снимает лабиринт, затем алгоритм сшивает кадры в одно изображение, извлекает форму лабиринта и строит путь по нему. Так? Если так, это должно было быть в вопросе . 
 
 У тебя три чётко видимых шага. 
 1. Сборка карты лабиринта по видео с дрона. Я бы для начала использовал поиск локальных особенностей (SIFT, углы по Харрису, или что-то столь же простое). 
 Они обычно не позволяют работать в реальном времени, но это для задачи и не требуется. Затем, зная позиции особенностей на каждом изображении, сравниваем их с "соседними" изображениями. 
 По итогам сравнения мы получим проективное преобразование, описывающее, как надо повернуть/наклонить/растянуть/etc один кадр, чтобы совпали общие с соседним кадром части. Подвергнув кадр такому преобразованию, мы сможем все кадры привести к одной плоскости. 
 Тогда постепенно построите одно изображение-карту, а уж дальше его можно будет обрабатывать обычными средствами. Там, пороговое преобразование или что для выделения "стен", определение границ лабиринта, и дальше уже тупой flood-fill для поиска пути.