动画演示 floodfill 算法填充颜色

用户2870857

发布于 2019-12-23 16:09:13

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发布于 2019-12-23 16:09:13

上次我们谈到如何使用深度优先搜索解决迷宫问题。这次，我们再来看看深度优先搜索的其他应用，来模仿 photoshop 的魔棒功能来填充颜色。使用扫描线填充算法(scan-line fill)会更快，这一节我们先介绍 floodfill 算法。

填充之后的效果图如下，三角形中央原来为红色，经过 floodfill 填充算法，变为青色。

floodfill 算法是在深度优先搜索的基础上稍加改动，floodfill 算法会递归地填充某个方向上的颜色，如果遇到障碍或者已经经过的像素点，就会回退到上一步选择其他方向继续填充颜色。与迷宫问题不同的是，迷宫有明确的起点与终点，深度优先搜索只需找到一条行得通的道路即可。而 floodfill 填充算法则不同，floodfill 算法会把封闭区域内每一个像素点全都填充完毕之后结束。

简单的伪代码如下，floodfill 算法依序向前后左右四个方向尝试填充颜色。如果遇到阻碍就退回上一步，否则填充这个像素点。

def floodfill(direction):
    if block:
        return 
    else:
        fill(direction)
    floodfill(left)
    floodfill(right)
    floodfill(up)
    floodfill(down)

与深度优先搜索相比，floodfill 算法在代码上的改动较小。与深度优先搜索类似，也是继承 Maze 类。Maze 类的介绍，点击链接查看。

可以看到，在代码上与深度优先搜索的区别在于，其一没有结束条件，直到堆栈中没有状态点再停止填充颜色；其二，要向所有经过的点填充颜色。

class FloodFill(Maze):
    def _fill(self, pause, plot):
        stack = Stack()
        initial = self._Node(self._start, None)
        marked = {initial.state}
        stack.push(initial)
        while stack:
            parent = stack.pop()
            state = parent.state
            # 填充颜色
            self._grid[state] = Cell.PATH
            if plot:
                self._draw(pause)
            children = self._success(state)
            for child in children:
                if child not in marked:
                    marked.add(child)
                    stack.push(self._Node(child, parent))

    def show_path(self, pause = 0.5, *, plot = True):
        self._fill(pause, plot=plot)

下一步，我们要使用 opencv 导入 bmp 图像，填充颜色。

import cv2

file = 'D://QQPCMgr/Desktop/test1.bmp'
bmp = cv2.imread(file)[:, :, 0]
d = FloodFill(rows=100, cols=100, start=MazeLocation(145, 145), end=MazeLocation(146, 146), grid=bmp)
d.draw()
d.show_path(plot=False)
d.draw()

将设置 plot 参数为 True，pause 参数为 0.00001，可以观察填充颜色的轨迹。需要安装 opencv。

需要注意的是，选择的起始点 start 与结束点 end 必须在密闭区域之内。

import cv2

file = 'D://QQPCMgr/Desktop/test1.bmp'
bmp = cv2.imread(file)[:, :, 0]
d = FloodFill(rows=100, cols=100, start=MazeLocation(145, 145), end=MazeLocation(146, 146), grid=bmp)
# d.draw()
d.show_path(pause=0.00001)
d.draw()