Bucket -Füllungsalgorithmus im Computergrafiklabor

Hier ist eine Aufschlüsselung der Implementierung eines Bucket -Fill -Algorithmus in einem Computergrafiklabor, einschließlich Erklärungen, Codebeispielen und Überlegungen:

1. Algorithmusübersicht

Der Eimerfüllalgorithmus, auch als Hochwasserfüllung bezeichnet, wird verwendet, um einen zusammenhängenden Bereich von Pixeln mit einer bestimmten Farbe zu färben. Es beginnt an einem Samenpixel und färben rekursiv benachbarte Pixel derselben Farbe, bis es auf eine Grenze trifft.

2. Implementierungsmethoden

Es gibt zwei primäre Ansätze:

* rekursive Flutfüllung: Diese Methode verwendet eine rekursive Funktion, um verbundene Pixel zu durchqueren. Es ist einfach zu verstehen, kann aber zu Stapelüberlaufproblemen für große Bereiche führen.

* iterative Flutfüllung (Warteschlangenbasis): Diese Methode verwendet eine Warteschlangendatenstruktur, um Pixel zu speichern, um die effiziente Speicherverwendung zu gewährleisten.

3. Pseudocode (rekursiv)

`` `Python

Def Floodfill (Bild, X, Y, OldColor, NewColor):

Wenn Bild [x, y] ==OldColor:# Überprüfen Sie, ob das aktuelle Pixel die Zielfarbe ist

Bild [x, y] =newColor # Ändern Sie die Farbe

# Füllen Sie rekursiv benachbarte Pixel rekursiv

Floodfill (Bild, x + 1, y, OldColor, NewColor) # Right

Floodfill (Bild, x - 1, Y, OldColor, NewColor) #

Floodfill (Bild, x, y + 1, OldColor, NewColor) # Down

Floodfill (Bild, x, y - 1, OldColor, NewColor) # Up

`` `

4. Pseudocode (iterativ)

`` `Python

Def Floodfill (Bild, X, Y, OldColor, NewColor):

Queue =[(x, y)] # Initialisieren Sie die Warteschlange mit dem Samenpixel

Während der Warteschlange:

(x, y) =queue.pop (0) # dequeue Das nächste Pixel

Wenn Bild [x, y] ==OldColor:

Bild [x, y] =newcolor

# Fügen Sie der Warteschlange benachbarte Pixel hinzu

Queue.Append ((x + 1, y))

Queue.Append ((x - 1, y))

Queue.Append ((x, y + 1))

Queue.Append ((x, y - 1))

`` `

5. Codebeispiel (Python mit OpenCV)

`` `Python

CV2 importieren

Numph als NP importieren

Def Floodfill (Bild, X, Y, OldColor, NewColor):

# Definieren Sie eine Warteschlange zum Speichern von Pixeln zum Verarbeiten

Queue =[(x, y)]

Während der Warteschlange:

(x, y) =queue.pop (0)

Wenn Bild [x, y] ==OldColor:

Bild [x, y] =newcolor

# Fügen Sie der Warteschlange gültige Nachbarn hinzu

Wenn x + 1 Queue.Append ((x + 1, y))

Wenn x - 1> =0 und Bild [x - 1, y] ==OldColor:

Queue.Append ((x - 1, y))

Wenn y + 1 Queue.Append ((x, y + 1))

Wenn y - 1> =0 und Bild [x, y - 1] ==OldColor:

Queue.Append ((x, y - 1))

Image zurückgeben

Laden Sie ein Bild

Image =cv2.imread ('your_image.png')

Wählen Sie das Saatgutpixel und die Farbe

x =50

y =50

OldColor =(255, 255, 255) # Beispiel:Weiß

NewColor =(0, 0, 255) # Beispiel:Blau

Überflutungsfüllung

fill_image =floodfill (image.copy (), x, y, OldColor, NewColor)

Zeigen Sie das Ergebnis

cv2.imshow ('Original', Bild)

cv2.imshow ('gefüllt', gefülltes_image)

cv2.waitkey (0)

CV2.DestroyAllwindows ()

`` `

6. Labor -Setup und Überlegungen:

* Software:

* Python mit der OpenCV -Bibliothek wird für die Bildverarbeitung empfohlen.

* Weitere Optionen sind:

* C ++ mit OpenGL für Echtzeit-Rendering.

* Java mit Javafx für Grafikprogrammierung.

* Hardware:

* Ein Computer mit ausreichender RAM und Verarbeitungsleistung.

* Ein Monitor oder ein Projektor zum Anzeigen der Ergebnisse.

* Visualisierung:

* Verwenden Sie die Anzeigefunktionen Ihrer ausgewählten Bibliothek, um das Bild vor und nach dem Füllen zu visualisieren.

* Verwenden Sie verschiedene Farben, um das Originalbild und die gefüllte Region zu unterscheiden.

7. Anwendungen:

* Bildbearbeitung: Füllbereiche mit bestimmten Farben.

* Interaktives Gemälde: Malenprogramme, die eine Eimerfüllfunktion verwenden.

* Computergrafik: Farbobjekte in 3D -Modellen.

8. Zusätzliche Hinweise:

* Grenzbeschreibung: Stellen Sie sicher, dass Ihr Algorithmus korrekt identifiziert und an der Grenze der Region steht, die gefüllt werden soll.

* Leistungsoptimierung: Der iterative Ansatz funktioniert im Allgemeinen besser als die rekursive für große Bilder.

* Erweiterungen: Erforschen Sie verschiedene Variationen wie "Grenzgefüllungsalgorithmen", die die Kantenerkennung verwenden.

Diese Anleitung bietet einen grundlegenden Framework für die Implementierung eines Bucket -Fill -Algorithmus in einem Computergrafiklabor. Experimentieren Sie mit verschiedenen Implementierungen, Farben und Bildern, um sein Potenzial zu untersuchen.