A*寻路算法 | Brown 博客

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May 1, 2026

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开源A*算法

📝 源码：

该源码存在三个部分

1、对地图进行灰度处理

2、A*寻路算法实现

3、主体功能实现

💡

有关Notion安装或者使用上的问题，欢迎您在底部评论区留言，一起交流~

代码实现详解

主体代码实现功能

这个脚本：负责“显示、点击、调用、画图”

它做了 4 件事：

(1)读取地图图片

(2)把地图转换成“可通行 / 障碍”的二值图

(3)让你用鼠标点击起点和终点

(4)调用 astar1.method(...) 计算路径，并把路径画出来

1、导入部分/

cv2：OpenCV，用来读图、显示图、画线、处理鼠标点击

astar1：你自己写的 A* 算法模块，真正负责“寻路”

2、读取两张图片

1.4.png：给 A* 算法用的“地图图”

使用 地图a星_灰度二值化处理.py 对 1.3.png 进行灰度处理和二值化，仅保留白色路径。
后续OpenCV在读取1.4.png时，再将其转换为 A* 所需的二维数组binary_map。注意：它现在本身还是图片，不是数组。

1.3.png：给人看的“彩色显示图”

3、检查图片是否加载成功

如果1.4.png没读到则img就是None。程序直接打印错误并退出。

保存彩色原图，灰度化

把彩色图复制一份，保留下来。因为后面会不断在图上画点、画线。如果不复制原图，原图会被直接改掉。

把 1.4.png 转成灰度图。虽然 1.4.png 已经是黑白图，但 OpenCV 默认会以三通道（BGR）方式读取图像，因此仍需使用 cv2.cvtColor() 转换为单通道灰度图，才能进行后续的阈值处理。

在 Python 的 OpenCV 中，图像的底层就是一个 NumPy 多维数组。对于单通道灰度图，它就是一个形状为 (height, width) 的 2D 数组。

数组的行代表图像的 y 坐标（高度）。

数组的列代表图像的 x 坐标（宽度）。

数组里的每一个元素（值）就是一个像素点，值为 0~255（0是纯黑，255是纯白）。后续代码正是利用这个 2D 数组通过阈值处理生成了仅包含 0 和 1 的“寻路迷宫”。

生成二值地图

这句的作用是把灰度图变成一个二维数组。

它的规则是：

灰度值 大于 127 的像素 → 变成 0 = 可通行区域

灰度值 小于等于 127 的像素 → 变成 1 = 障碍物

这句话是用来显示用的。只保留 0（纯黑） 和 255（纯白），从而生成一张高对比度的二值图，主要用于 UI 窗口的可视化展示，方便用户肉眼确认地图结构。