Πρόγραμμα πλήρωσης κάδων στο εργαστήριο γραφικών υπολογιστών;

Αλγόριθμος πλήρωσης κουβάδων στο Computer Graphics Lab

Ακολουθεί μια κατανομή της εφαρμογής ενός αλγόριθμου πλήρωσης κάδου σε ένα εργαστήριο γραφικών υπολογιστών, συμπεριλαμβανομένων των εξηγήσεων, των παραδειγμάτων κώδικα και των εκτιμήσεων:

1. Επισκόπηση αλγορίθμου

Ο αλγόριθμος πλήρωσης κουβά, γνωστός και ως γεμιστής πλημμύρας, χρησιμοποιείται για να χρωματίσει μια συνεχόμενη περιοχή εικονοστοιχείων με καθορισμένο χρώμα. Ξεκινά σε ένα εικονοστοιχείο σπόρου και αναδρομικά χρωματικά δίπλα εικονοστοιχεία του ίδιου χρώματος μέχρι να συναντήσει ένα όριο.

2. Μέθοδοι εφαρμογής

Υπάρχουν δύο πρωταρχικές προσεγγίσεις:

* Αναδρομική πλημμύρα: Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί μια αναδρομική λειτουργία για να διασχίσει τα συνδεδεμένα εικονοστοιχεία. Είναι απλό να κατανοήσουμε, αλλά μπορεί να οδηγήσει σε θέματα υπερχείλισης στοίβας για μεγάλες περιοχές.

* Επαναληπτική πλήρωση πλημμύρας (βασισμένη στην ουρά): Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί μια δομή δεδομένων ουράς για την αποθήκευση εικονοστοιχείων για επεξεργασία, εξασφαλίζοντας αποτελεσματική χρήση μνήμης.

3. Ψευδοκώδικα (αναδρομικό)

`` `Python

def floodfill (εικόνα, x, y, oldcolor, newcolor):

Εάν η εικόνα [x, y] ==oldColor:# Ελέγξτε αν το τρέχον εικονοστοιχείο είναι το χρώμα στόχου

εικόνα [x, y] =newcolor # αλλάξτε το χρώμα

# Αναδρομικά γεμίστε γειτονικά εικονοστοιχεία

Floodfill (εικόνα, x + 1, y, oldcolor, newcolor) # right

floodfill (εικόνα, x - 1, y, oldcolor, newcolor) # Αριστερά

Floodfill (εικόνα, x, y + 1, oldcolor, newcolor) # down

floodfill (εικόνα, x, y - 1, oldcolor, newcolor) # up

`` `

4. Ψευδοκώδικα (επαναληπτικό)

`` `Python

def floodfill (εικόνα, x, y, oldcolor, newcolor):

queue =[(x, y)] # αρχικοποιήστε την ουρά με το pixel σπόρου

Ενώ ουρά:

(x, y) =queue.pop (0) # dequeue το επόμενο pixel

Εάν η εικόνα [x, y] ==oldColor:

εικόνα [x, y] =newcolor

# Προσθέστε γειτονικά εικονοστοιχεία στην ουρά

queue.append ((x + 1, y))

queue.append ((x - 1, y))

queue.append ((x, y + 1))

queue.append ((x, y - 1))

`` `

5. Παράδειγμα κώδικα (Python με OpenCV)

`` `Python

Εισαγωγή CV2

Εισαγωγή Numpy ως NP

def floodfill (εικόνα, x, y, oldcolor, newcolor):

# Καθορίστε μια ουρά για την αποθήκευση εικονοστοιχείων για επεξεργασία

ουρά =[(x, y)]

Ενώ ουρά:

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

Εάν η εικόνα [x, y] ==oldColor:

εικόνα [x, y] =newcolor

# Προσθέστε έγκυρους γείτονες στην ουρά

Εάν x + 1 queue.append ((x + 1, y))

Εάν x - 1> =0 και εικόνα [x - 1, y] ==oldColor:

queue.append ((x - 1, y))

Εάν y + 1 queue.append ((x, y + 1))

Εάν y - 1> =0 και εικόνα [x, y - 1] ==oldColor:

queue.append ((x, y - 1))

επιστροφή εικόνας

Φορτώστε μια εικόνα

εικόνα =cv2.imread ('your_image.png')

Επιλέξτε το εικονοστοιχείο και το χρώμα του σπόρου

x =50

y =50

oldColor =(255, 255, 255) # Παράδειγμα:Λευκό

NewColor =(0, 0, 255) # Παράδειγμα:Μπλε

Εφαρμόστε Flood Fill

FIGLE_IMAGE =floodfill (image.copy (), x, y, oldColor, newColor)

Εμφάνιση του αποτελέσματος

cv2.imshow ('Original', Image)

cv2.imshow ('γεμάτο', γεμάτο_image)

cv2.waitkey (0)

cv2.DestroyAllWindows ()

`` `

6. Εργαστηριακή ρύθμιση και σκέψεις:

* Λογισμικό:

* Η Python με τη βιβλιοθήκη OpenCV συνιστάται για την επεξεργασία εικόνας.

* Άλλες επιλογές περιλαμβάνουν:

* C ++ με OpenGL για απόδοση σε πραγματικό χρόνο.

* Java με JavaFX για προγραμματισμό γραφικών.

* υλικό:

* Ένας υπολογιστής με επαρκή μνήμη RAM και ισχύ επεξεργασίας.

* Οθόνη ή προβολέας για την εμφάνιση των αποτελεσμάτων.

* Οπτικοποίηση:

* Χρησιμοποιήστε τις λειτουργίες εμφάνισης της επιλεγμένης βιβλιοθήκης σας για να απεικονίσετε την εικόνα πριν και μετά την πλήρωση.

* Σκεφτείτε να χρησιμοποιήσετε διαφορετικά χρώματα για να διακρίνετε την αρχική εικόνα και την γεμάτη περιοχή.

7. Εφαρμογές:

* Επεξεργασία εικόνων: Περιοχές πλήρωσης με συγκεκριμένα χρώματα.

* Διαδραστική ζωγραφική: Προγράμματα ζωγραφικής που χρησιμοποιούν ένα χαρακτηριστικό πλήρωσης κουβά.

* γραφικά υπολογιστών: Αντικείμενα χρωματισμού σε μοντέλα 3D.

8. Πρόσθετες σημειώσεις:

* Χειρισμός ορίων: Βεβαιωθείτε ότι ο αλγόριθμος σας προσδιορίζει σωστά και σταματάει στο όριο της περιοχής που πρόκειται να γεμίσει.

* Βελτιστοποίηση απόδοσης: Η επαναληπτική προσέγγιση γενικά λειτουργεί καλύτερα από την αναδρομική για μεγάλες εικόνες.

* επεκτάσεις: Εξερευνήστε διαφορετικές παραλλαγές όπως αλγόριθμους "πλήρωσης ορίων" που χρησιμοποιούν ανίχνευση ακμής.

Αυτός ο οδηγός παρέχει ένα βασικό πλαίσιο για την εφαρμογή ενός αλγόριθμου πλήρωσης κάδου σε ένα εργαστήριο γραφικών υπολογιστών. Πειραματιστείτε με διαφορετικές υλοποιήσεις, χρώματα και εικόνες για να διερευνήσετε τις δυνατότητές του.