又到周末了,这意味着我可以玩我的业余项目。
我已经厌倦了手工创建测试关卡,所以我想暂停引擎开发,改为开发关卡编辑器:
关卡编辑器 http://gfilter.net/junk/Editor.JPG
我想在编辑器中实现一个洪水填充算法,它会像绘画程序中一样工作。有没有人对我在这里应该使用哪种技术有任何指导意见?
这个层级只是一个二维数组,所以实际上可以看作是位图。
谢谢!
又到周末了,这意味着我可以玩我的业余项目。
我已经厌倦了手工创建测试关卡,所以我想暂停引擎开发,改为开发关卡编辑器:
关卡编辑器 http://gfilter.net/junk/Editor.JPG
我想在编辑器中实现一个洪水填充算法,它会像绘画程序中一样工作。有没有人对我在这里应该使用哪种技术有任何指导意见?
这个层级只是一个二维数组,所以实际上可以看作是位图。
谢谢!
维基百科的文章很好。只要你的网格小,几乎任何东西都能奏效。
这个秋天早些时候,我在10兆像素扫描图像上进行了一些浸润填充。 (问题是从复印机扫描的书页上删除黑色边缘。)在这种情况下,只有两种颜色,因此我基本上将问题视为无向图中的搜索,每个像素与四个罗盘方向上的邻居相连。 我维护了一个单独的位图以跟踪哪些像素已被访问。
主要发现是
不要尝试使用递归深度优先搜索。你真的需要一个明确的数据结构。
一个辅助队列所需的空间比栈少得多。大约少了四十倍。换句话说,首选广度优先搜索而非深度优先搜索。
再次强调:该研究结果仅适用于拥有多个百万像素的网格。在你所提问的这样一个较小的网格上,任何简单的算法都可以使用。
我们不得不为学校编写这个程序:
1: stuff the start pixel into a queue, note its color. note it as added.
2: begin picking a pixel off the queue. If it s similar to the start pixel:
2: put all its neighbours into the queue
for each added pixel, note it s added. if already noted for a pixel, don t
add it anymore.
3: color it with the destination color.
3: nonempty => jump back to 2
4: empty => we are finished
根据我们是否进行8邻居或4邻居,我们检查所有8个邻居像素,或仅检查某个像素左/右或上/下的像素。这是代码(使用ImageJ。我删除了一些无关的代码)。我希望它有意义,它是Java。如果有问题,请随时问:
public class Uebung1_2 implements PlugInFilter, MouseListener {
private ImageProcessor ip;
boolean[] state;
int[] pixels;
Queue<Integer> nextPixels;
int threshould;
/**
* adds one pixel to the next-pixel queue only if it s not
* already added.
*/
void addNextPixel(int p) {
if(!state[p]) {
nextPixels.add(p);
state[p] = true;
}
}
boolean pixelsSimilar(int color1, int color2) {
int dr = Math.abs(((color1 >> 16) & 0xff) -
((color2 >> 16) & 0xff));
int dg = Math.abs(((color1 >> 8) & 0xff) -
((color2 >> 8) & 0xff));
int db = Math.abs(((color1 >> 0) & 0xff) -
((color2 >> 0) & 0xff));
return ((double)(dr + dg + db) / 3.0) <= threshould;
}
/**
* actually does the hard work :)
* @param x the x position from which to start filling
* @param y the y position from which to start filling
*/
private void doFill(int x, int y, boolean connect8) {
// first, add the start pixel
int width = ip.getWidth(),
height = ip.getHeight();
/* for 8bit, we just gonna take the median of rgb */
Color colorC = ij.gui.Toolbar.getForegroundColor();
int color = colorC.getRGB();
int firstPixel = ip.get(x, y);
// go on with the mainloop
addNextPixel(y * width + x);
while(!nextPixels.isEmpty()) {
int nextPixel = nextPixels.remove();
int pixel = pixels[nextPixel];
if(pixelsSimilar(pixel, firstPixel)) {
// yay it matches. put the neighbours.
int xN = nextPixel % width,
yN = nextPixel / width;
/* the three pixels above */
if(yN - 1 >= 0) {
if(connect8) {
if(xN + 1 < width) {
addNextPixel(nextPixel - width + 1);
}
if(xN - 1 >= 0) {
addNextPixel(nextPixel - width - 1);
}
}
addNextPixel(nextPixel - width);
}
/* pixels left and right from the current one */
if(xN > 0) {
addNextPixel(nextPixel - 1);
}
if(xN + 1 < width) {
addNextPixel(nextPixel + 1);
}
/* three pixels below */
if(yN + 1 < height) {
if(connect8) {
if(xN + 1 < width) {
addNextPixel(nextPixel + width + 1);
}
if(xN - 1 >= 0) {
addNextPixel(nextPixel + width - 1);
}
}
addNextPixel(nextPixel + width);
}
/* color it finally */
pixels[nextPixel] = color;
}
}
}
@Override
public void run(ImageProcessor ip) {
ij.WindowManager.getCurrentImage().getCanvas().addMouseListener(this);
this.ip = ip;
this.pixels = (int[])ip.getPixels();
this.state = new boolean[ip.getPixelCount()];
this.nextPixels = new LinkedList<Integer>();
}
@Override
public int setup(String arg0, ImagePlus arg1) {
return DOES_RGB;
}
@Override
public void mouseClicked(MouseEvent e) {
ij.WindowManager.getCurrentWindow().getCanvas().removeMouseListener(this);
ij.gui.GenericDialog g = new GenericDialog("Please enter parameters");
g.addChoice("connection", new String[]{"4-connect", "8-connect"}, "8-connect");
g.addNumericField("Threshould (0..255)", 0.0, 3);
g.showDialog();
boolean connect8 = g.getNextChoice().equals("8-connect");
threshould = (int) g.getNextNumber();
doFill(e.getX(), e.getY(), connect8);
ij.WindowManager.getCurrentImage().draw();
}
}
一般参考。
C#中的优化算法
维基百科在他们的《泛洪填充》文章中提供了一些不同泛洪填充技术的伪代码示例。您选择哪种技术取决于应用程序。
记住,洪水填充可以很容易地被线程化(类似于快速排序可以被线程化)。
简单的功能,无需检查颜色容差。
使用:
var img = Image.FromFile("test.png");
img = img.FloodFill(new Point(0, 0), Color.Red);
img.Save("testcomplete.png", ImageFormat.Png);
主要功能:
public static Image FloodFill(this Image img, Point pt, Color color)
{
Stack<Point> pixels = new Stack<Point>();
var targetColor = ((Bitmap)img).GetPixel(pt.X, pt.Y);
pixels.Push(pt);
while (pixels.Count > 0)
{
Point a = pixels.Pop();
if (a.X < img.Width && a.X > -1 && a.Y < img.Height && a.Y > -1)
{
if (((Bitmap)img).GetPixel(a.X, a.Y) == targetColor)
{
((Bitmap)img).SetPixel(a.X, a.Y, color);
pixels.Push(new Point(a.X - 1, a.Y));
pixels.Push(new Point(a.X + 1, a.Y));
pixels.Push(new Point(a.X, a.Y - 1));
pixels.Push(new Point(a.X, a.Y + 1));
}
}
}
return img;
}
公正地说,这应该很简单。由于您已经拥有基本的瓷砖结构,因此算法会相当简单:
Select Tile To Fill:
Fill Till
Check neighbouring Tiles - If Empty Then Fill
Repeat, for all filled tiles.
免责声明:以上是非常基本的描述。网络上有许多比我更好解释的参考资料。
这是一个在C#程序中使用GDI+例程的示例。
将此翻译成中文:(https://www.pinvoke.net/default.aspx/gdi32.extfloodfill)
using System.Runtime.InteropServices;
//insert by Zswang(wjhu111#21cn.com) at 2007-05-22
[DllImport("gdi32.dll")]
public static extern IntPtr SelectObject(IntPtr hdc, IntPtr hgdiobj);
[DllImport("gdi32.dll")]
public static extern IntPtr CreateSolidBrush(int crColor);
[DllImport("gdi32.dll")]
public static extern bool ExtFloodFill(IntPtr hdc, int nXStart, int nYStart,
int crColor, uint fuFillType);
[DllImport("gdi32.dll")]
public static extern bool DeleteObject(IntPtr hObject);
[DllImport("gdi32.dll")]
public static extern int GetPixel(IntPtr hdc, int x, int y);
public static uint FLOODFILLBORDER = 0;
public static uint FLOODFILLSURFACE = 1;
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
Graphics vGraphics = Graphics.FromHwnd(Handle);
vGraphics.DrawRectangle(Pens.Blue, new Rectangle(0, 0, 300, 300));
vGraphics.DrawRectangle(Pens.Blue, new Rectangle(50, 70, 300, 300));
IntPtr vDC = vGraphics.GetHdc();
IntPtr vBrush = CreateSolidBrush(ColorTranslator.ToWin32(Color.Red));
IntPtr vPreviouseBrush = SelectObject(vDC, vBrush);
ExtFloodFill(vDC, 10, 10, GetPixel(vDC, 10, 10), FLOODFILLSURFACE);
SelectObject(vDC, vPreviouseBrush);
DeleteObject(vBrush);
vGraphics.ReleaseHdc(vDC);
}
如果您在OnPaint事件处理程序中调用此方法,可以使用e.Graphics
代替Graphics vGraphics = Graphics.FromHwnd(Handle);
,这对我非常有效。
有时候不要重新发明算法,使用现有的例程会更好,尽管在转换到Mono时可能会遇到一些问题。