工具 spyder（python3.7）? matplotlib庫

在進行路徑規劃仿真的時候，我們希望最后得到的結果不僅僅是一個 填滿數字的數組，而是將它變為更加直觀的圖片

（spyder數組自帶染色，很贊）這是我的A*算法得到的最后的結果，數字意義如下：

數字	0	1	3	4	6
含義	障礙物	可以通行	被加入openlist的節點	被加入closelist節點	最后的路徑

但是這樣的圖片表達效果不佳，我尋求了幾種可以將它轉化為圖片的方法

1.利用pylab中的熱圖，直接將數組作為參數傳入即可得到以下圖片

代碼：

plt.imshow(map_grid, cmap=plt.cm.hot, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=10) plt.colorbar() xlim(-1, 20) # 設置x軸范圍 ylim(-1, 20) # 設置y軸范圍 my_x_ticks = np.arange(0, 20, 1) my_y_ticks = np.arange(0, 20, 1) plt.xticks(my_x_ticks) plt.yticks(my_y_ticks) plt.grid(True) plt.show()

這種方式在表達效果上優于未染色的數組，但是我沒有對imshow的熱圖（heatmap）進行深入研究，所以該沒有研究該如何自定義各個部分的顏色，感興趣的朋友推薦這篇文章給你們https://www.cnblogs.com/dylancao/p/9993953.html

2.直接利用matplotlib進行繪圖，利用 plot? scatter以及線條控制來表達我們想要的圖像

直接上效果圖

黑色表示障礙物，淺藍色方塊表示加入過openlist的位置，綠色表示加入closelist的位置，藍色線條表示我們最后的路徑

（是不是感覺好看很多哈哈哈哈）

代碼如下：

def draw_path(map_grid,obstacle,path,closelist,openlist=None): ''' map_grid為處理好的二維數組 obstacle到openlist都是整數，為其對應的標志。比如0代表obstacle，那么obstacle位置就填0 '''obstacle_x=[]obstacle_y=[]path_x=[]path_y=[]close_list_x=[]close_list_y=[]open_list_x=[]open_list_y=[]for i in range(map_grid.shape[0]):for j in range(map_grid.shape[1]):if map_grid[i][j]==obstacle: #柵格地圖上obstacle為障礙物標識obstacle_x.append(i)obstacle_y.append(j) if map_grid[i][j]==path: #柵格地圖上path為最后搜索得到路徑位置標志path_x.append(i)path_y.append(j)if map_grid[i][j]==closelist: #柵格地圖上closelist為為閉列表中記錄的位置標志close_list_x.append(i)close_list_y.append(j)if map_grid[i][j]==openlist: #柵格地圖上openlist為為閉列表中記錄的位置標志open_list_x.append(i)open_list_y.append(j)plt.figure(figsize=(10,10)) #為了防止x,y軸間隔不一樣長，影響最后的表現效果，所以手動設定等長plt.xlim(-1,map_grid.shape[0])plt.ylim(-1,map_grid.shape[1])my_x_ticks = np.arange(0, map_grid.shape[0], 1)my_y_ticks = np.arange(0, map_grid.shape[1], 1)plt.xticks(my_x_ticks)#我理解為豎線的位置與間隔plt.yticks(my_y_ticks)plt.grid(True) #開啟柵格plt.plot(path_x,path_y,linewidth=3)plt.scatter(open_list_x,open_list_y,s=500,c='cyan',marker='s')plt.scatter(obstacle_x,obstacle_y,s=500,c='k',marker='s')plt.scatter(close_list_x,close_list_y,s=500,c='g',marker='s')plt.title("grid map simulation ")plt.show()

簡單來講就是遍歷整個地圖，然后將需要繪制的障礙物，路徑等都通過列表記錄下來，最后通過這幾行表現出來，但是傳入的mapgrid必須是類似本文第一張圖那種經過算法處理過的形式

plt.plot(path_x,path_y,linewidth=3)plt.scatter(open_list_x,open_list_y,s=500,c='cyan',marker='s')plt.scatter(obstacle_x,obstacle_y,s=500,c='k',marker='s')plt.scatter(close_list_x,close_list_y,s=500,c='g',marker='s')

marker代表點標志，c表示顏色，s表示標志的大小，s的大小需要大家自己手動調整一下，不一定適用。這里有一份速查博客，可以幫你快速選擇自己要的顏色和樣式?

說明：這里選擇plot來繪制路徑是因為plot會自動連線（除非設置linestyle=''），而scatter是繪制散點圖，它不會自動連線。

3.利用OpenCV庫進行繪制

這種方法理論上可行（我沒有實踐）

直接通過img=np.zeros(size,dtype='uint8')來創建畫布，然后將得到的二維數組做一個比例變換處理（你不希望自己的圖只有幾百個像素點吧），依靠OpenCV提供的繪圖函數來展示內容

這種方法很麻煩，但是對像素點操作的方式決定了它自由度極高，可以滿足很多怪異需求

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這里還是推薦大家使用第二種方式，原理簡單，在具有一定自由度的情況下也不需要很麻煩操作。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python栅格地图上路径规划作图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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