漫水填充及Photoshop中魔术棒选择工具的实现

今天写程序中有一个地方用到了漫水填充(FloodFill)。所谓漫水填充,简单来说,如下图中左图,白布上有一块红色的斑点,在这个红色的斑点上点一下,就自动选中了和该点相连的红色的区域,接着将该区域替换成指定的颜色,如下图中右图所示。

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GDI中有一个函数 ExtFloodFill ,可以用于漫水填充。函数原型是:

BOOL ExtFloodFill(HDC hdc,int nXStart,int nYStart,COLORREF crColor,UINT fuFillType)

在C#中使用这个函数并不好用,这里有一个例子 http://www.codeproject.com/Feature/WickedCode.aspx?msg=2364985 。照猫画虎的写了一遍,结果返回的结果是false——填充失败。

对win32这些东西看着就烦,也没心思去看到底哪里出错了,干脆自己写一个 FloodFill 算法得了。

算法很简单:

(1)将最初的点作为种子点压入栈中;

(2)弹出一个种子点,把它涂成目标颜色;

(3)对于种子点来说,和它相邻的有4个像素,判断这4个像素中的颜色是否是背景色,如果是,则作为新的种子点入栈;

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(4)循环至栈空。

实现起来也很简单,一共只需要22行代码,比用DllImport去调用ExtFloodFill代码量还少:

void FloodFill(ImageRgb24 img, Point location, Rgb24 backColor, Rgb24 fillColor)
{
    int width = img.Width;
    int height = img.Height;
    if (location.X < 0 || location.X >= width || location.Y < 0 || location.Y >= height) return;

    if (backColor == fillColor) return;
    if (img[location.Y, location.X] != backColor) return;

    Stack<Point> points = new Stack<Point>();
    points.Push(location);

    int ww = width -1;
    int hh = height -1;

    while (points.Count > 0)
    {
        Point p = points.Pop();
        img[p.Y, p.X] = fillColor;
        if (p.X > 0 && img[p.Y, p.X - 1] == backColor)
        {
            img[p.Y, p.X - 1] = fillColor;
            points.Push(new Point(p.X - 1, p.Y));
        }

        if (p.X < ww && img[p.Y, p.X + 1] == backColor)
        {
            img[p.Y, p.X + 1] = fillColor;
            points.Push(new Point(p.X + 1, p.Y));
        }

        if (p.Y > 0 && img[p.Y - 1, p.X] == backColor)
        {
            img[p.Y - 1, p.X] = fillColor;
            points.Push(new Point(p.X, p.Y - 1));
        }

        if (p.Y < hh && img[p.Y + 1, p.X] == backColor)
        {
            img[p.Y + 1, p.X] = fillColor;
            points.Push(new Point(p.X, p.Y + 1));
        }
    }
}

有这个算法为基础,类似photoshop的魔术棒选择工具就很容易实现了。漫水填充(FloodFill)是查找和种子点联通的颜色相同的点,魔术棒选择工具则是查找和种子点联通的颜色相近的点,将和初始种子点颜色相近的点压进栈作为新种子。

在photoshop cs5中新引进了快速选择工具,这个工具看起来很神奇,它背后的算法也研究了有些年了,就是抠图技术,有兴趣的可以去研究,这里有一篇很好的综述文章:《Image and Video Matting: A Survey》。

 

posted @ 2010-09-08 06:19  xiaotie  阅读(...)  评论(...编辑  收藏