给出基于a*算法的路径规划代码，要求使用图像表示结果，并含有注释

好的，让我来给你展示一个基于a*算法的路径规划代码的示例。我将使用Python语言，使用matplotlib库来绘制图像。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from queue import PriorityQueue

# 定义地图大小
ROWS = 50
COLS = 50

# 定义起点和终点
start = (0, 0)
end = (ROWS-1, COLS-1)

# 定义障碍物
obstacles = [(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5), (6, 6), (7, 7), (8, 8), (9, 9)]

# 定义启发函数，这里使用曼哈顿距离
def heuristic(a, b):
    return np.abs(a[0] - b[0]) + np.abs(a[1] - b[1])

# 定义可行函数，判断某个点是否是合法的
def is_valid(x, y):
    if x < 0 or y < 0 or x >= ROWS or y >= COLS:
        return False
    if (x, y) in obstacles:
        return False
    return True

# 定义a*算法
def astar(start, end):
    # 初始化起点和终点
    start_node = (start, 0)
    end_node = (end, float('inf'))
    frontier = PriorityQueue()
    frontier.put(start_node, 0)
    came_from = {}
    cost_so_far = {}
    came_from[start] = None
    cost_so_far[start] = 0

    # 开始搜索
    while not frontier.empty():
        current_node = frontier.get()
        current = current_node[0]

        # 到达终点
        if current == end:
            break

        # 遍历相邻节点
        for dx, dy in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]:
            next_node = (current[0]+dx, current[1]+dy)

            # 判断是否为合法节点
            if not is_valid(next_node[0], next_node[1]):
                continue

            # 计算到起点的距离
            new_cost = cost_so_far[current] + 1

            # 如果未被访问过，或者到起点的距离更短，则更新信息
            if next_node not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next_node]:
                cost_so_far[next_node] = new_cost
                priority = new_cost + heuristic(end, next_node)
                frontier.put((next_node, priority))
                came_from[next_node] = current

    # 反向回溯路径
    path = []
    node = end
    while node != start:
        path.append(node)
        node = came_from[node]
    path.append(start)
    path.reverse()

    return path

# 绘制地图
def draw_map(path):
    # 初始化地图
    world = np.zeros((ROWS, COLS))

    # 绘制障碍物
    for obstacle in obstacles:
        world[obstacle[0], obstacle[1]] = 1

    # 绘制路径
    for node in path:
        world[node[0], node[1]] = 2

    # 绘制起点和终点
    world[start[0], start[1]] = 3
    world[end[0], end[1]] = 4

    # 绘制地图
    plt.imshow(world)
    plt.axis('off')
    plt.show()

# 运行a*算法
path = astar(start, end)

# 绘制地图
draw_map(path)

这个示例代码将生成一个50x50的地图，其中起点为(0,0)，终点为(49,49)，障碍物为(1,1)到(9,9)的九个点。算法使用曼哈顿距离作为启发函数，使用优先队列来维护搜索队列。最后，使用matplotlib库将结果绘制成图像，其中障碍物为黑色，路径为蓝色，起点为绿色，终点为红色。

希望这个示例代码能够帮助你理解基于a*算法的路径规划，并帮助你更好地理解如何使用图像表示结果。