图形学实验3——简单种子填充算法

在图形学中，种子填充算法是一种用于填充封闭图形内部颜色的算法。简单种子填充算法是最基础的种子填充算法之一，其基本原理是利用区域生长的原理，从指定的种子点开始，根据一定的规则向周围像素扩散，直到遇到边界为止。

实现简单种子填充算法的步骤如下：

1. 确定种子点：选择封闭图形的任意一个像素作为种子点。
2. 扫描周围像素：从种子点开始，按照一定的顺序（如四连通或八连通）扫描周围的像素。
3. 判断是否为边界像素：如果当前像素是边界像素，则跳过该像素；否则，将该像素标记为已访问。
4. 判断是否为种子点：如果当前像素是种子点，则跳过该像素；否则，将其标记为已访问。
5. 重复步骤2-4，直到所有可访问的像素都被标记为已访问。

下面是一个简单的Python代码示例，演示如何实现简单种子填充算法：

def flood_fill(image, seed_x, seed_y, new_color):
    # 获取图像的宽度和高度
    width, height = image.shape
    # 获取种子点的颜色值
    old_color = image[seed_x][seed_y]
    # 如果种子点的颜色值不等于目标颜色值，则跳出函数
    if old_color != new_color:
        # 定义一个辅助函数，用于递归地填充相邻的像素
        def fill_neighborhood(x, y):
            # 如果当前像素是边界像素或已经填充过，则跳过该像素
            if x < 0 or x >= width or y < 0 or y >= height or image[x][y] != old_color:
                return
            # 将当前像素填充为目标颜色值
            image[x][y] = new_color
            # 递归地填充相邻的像素
            fill_neighborhood(x - 1, y)  # 上方
            fill_neighborhood(x + 1, y)  # 下方
            fill_neighborhood(x, y - 1)  # 左方
            fill_neighborhood(x, y + 1)  # 右方
        # 调用辅助函数，从种子点开始填充相邻的像素
        fill_neighborhood(seed_x, seed_y)

这个代码示例中，flood_fill函数接受一个二值图像、种子点的坐标和目标颜色值作为参数。它首先获取图像的宽度和高度，然后获取种子点的颜色值。如果种子点的颜色值不等于目标颜色值，它定义了一个辅助函数fill_neighborhood，用于递归地填充相邻的像素。在主函数中，它调用fill_neighborhood函数，从种子点开始填充相邻的像素。最终，所有与种子点相连且颜色值为old_color的像素都会被填充为目标颜色值new_color。