算法介绍 | 泛洪算法（Flood fill Algorithm）

算法别名：

漫水填充算法、种子填充算法（Seed Fill）

作用：

用于确定连接到多维数组中给定节点的区域，可以用来标记或者分离图像的一部分，实现如Ps中自动选区功能。

基本思想：

顾名思义就像洪水漫过一样，把一块连通的区域填满。

当然水要能漫过需要满足一定的条件，可以理解为满足条件的地方就是低洼的地方，水才能流过去。

在图像处理中就是给定一个种子点作为起始点，向附近相邻的像素点扩散，把颜色相同或者相近的所有点都找出来，并填充上新的颜色，这些点形成一个连通的区域。

算法参数：

起始节点（start node）
目标颜色（target color）
替换颜色（replacement color）

算法实现：

漫水填充算法实现最常见有四邻域像素填充法，八邻域像素填充法，基于扫描线的填充方法。根据代码实现方式又可以分为递归与非递归。

1、四邻域递归实现

将像素点(x,y)周围的上下左右四个点分别进行着色。

//Recursive 4-way floodfill, crashes if recursion stack is full
public void floodFill4(int x, int y, int newColor, int oldColor)
{  if(x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height   && getPixel(x, y) == oldColor && getPixel(x, y) != newColor)   {   setPixel(x, y, newColor); //set color before starting recursion  floodFill4(x + 1, y, newColor, oldColor);  floodFill4(x - 1, y, newColor, oldColor);  floodFill4(x, y + 1, newColor, oldColor);  floodFill4(x, y - 1, newColor, oldColor);  }
}

2、八邻域递归实现

将一个像素点的上下左右，左上，左下，右上，右下都进行着色。

public void floodFill8(int x, int y, int newColor, int oldColor)
{  if(x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height &&   getPixel(x, y) == oldColor && getPixel(x, y) != newColor)   {   setPixel(x, y, newColor); //set color before starting recursion  floodFill8(x + 1, y, newColor, oldColor);  floodFill8(x - 1, y, newColor, oldColor);  floodFill8(x, y + 1, newColor, oldColor);  floodFill8(x, y - 1, newColor, oldColor);  floodFill8(x + 1, y + 1, newColor, oldColor);  floodFill8(x - 1, y - 1, newColor, oldColor);  floodFill8(x - 1, y + 1, newColor, oldColor);  floodFill8(x + 1, y - 1, newColor, oldColor);  }
}

3、扫描线算法(Scanline Fill)：

利用填充线来加速算法，它不是在堆栈上推动每个潜在的未来像素坐标，而是检查相邻线（前一个和下一个）以找到可能在未来通过中填充的相邻段，线段的坐标（开始或结束）被推到堆栈上。在大多数情况下，该扫描线算法至少比每像素算法快一个数量级。

该算法的过程是：先扫描一行或者一列内的连通像素，然后再上下行或者左右列扫描，可以减少递归栈的深度。

递归方式：

递归实现算法好理解，但当连通的区域很大时，很可能会导致栈溢出。

void floodFillScanline(int x, int y, int newColor, int oldColor){if(newColor==oldColor) return;if(screen[x][y]!=oldColor) return;int x1=x;while(x1<w&&screen[x1][y]==oldColor){screen[x1][y]=newColor;x1++;}x1=x-1;while(x1>=0&&screen[x1][y]==oldColor){screen[x1][y]=newColor;x1--;}x1=x;while(x1<w&&screen[x1][y]==newColor){if(y<h-1&&screen[x1][y+1]==oldColor) floodFillScanline(x1,y+1,newColor,oldColor);x1++;}x1=x-1;while(x1>0&&screen[x1][y]==newColor){if(y>0&&screen[x1][y+1]==oldColor) floodFillScanline(x1,y+1,newColor,oldColor);x1--;}x1=x;while(x1<w&&screen[x1][y]==newColor){if(y<h-1&&screen[x1][y-1]==oldColor) floodFillScanline(x1,y+1,newColor,oldColor);x1++;}x1=x-1;while(x1>0&&screen[x1][y]==newColor){if(y>0&&screen[x1][y-1]==oldColor) floodFillScanline(x1,y+1,newColor,oldColor);x1--;}
}

非递归方式：

void floodFillScanline(int x, int y, int newColor, int oldColor){if(newColor==oldColor) return;if(screen[x][y]!=oldColor) return;emptyStack();int x1;bool spanAbove, spanBelow;if(!push(x,y)) return;while(pop(x,y)){x1=x;while(x1>0&&screen[x1][y]==oldColor) x1--;x1++;spanAbove = spanBelow = 0;while(x1<w&&screen[x1][y]==oldColor){screen[x1][y]=newColor;if(!spanAbove&&y>0&&screen[x1][y-1]==oldColor){ //这里判断出了上行的元素可以被染色，可能为了修改screen的访存连续性，所以这里没修改。而且你改了上行的值，却没考虑其四周，会有完备性的问题。if(!push(x1,y-1)) return;spanAbove=1;}else if(spanAbove&&y>0&&screen[x1][y-1]!=oldColor){spanAbove=0; //不压入重复过多的元素}if(!spanBelow&&y<h-1&&screen[x1][y+1]==oldColor){if(!push(x1,y+1)) return;spanBelow=1;}else if(spanBelow&&y<h-1&&screen[x1][y+1]!=oldColor){spanBelow=0;}x1++;}}
}

4、OpenCV 的 floodFill 函数

在OpenCV中，漫水填充算法由floodFill函数实现，可以从指定的种子点开始填充一个连通域。连通性由像素值的接近程度来衡量。

OpenCV2.X 有两个C++重载的floodFill函数：

/* fills the semi-uniform image region starting from the specified seed point*/
CV_EXPORTS int floodFill( InputOutputArray image,Point seedPoint, Scalar newVal, CV_OUT Rect* rect=0,Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(),int flags=4 );/* fills the semi-uniform image region and/or the mask starting from thespecified seed point*/
CV_EXPORTS int floodFill( InputOutputArray image,InputOutputArray mask,Point seedPoint, Scalar newVal, CV_OUT Rect* rect=0,Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(),int flags=4 );

• image 要处理的图片，既是入参也是出参，接受单通道或3通道，8位或浮点类型的图片。如果提供了Mask而且设置了 FLOODFILL_MASK_ONLY 的flag，输入图像才不会被修改，否则调用本方法填充的结果会修改到输入图像中。

• mask 掩码图像，既是入参也是出参，接受单通道8位的图片，要求比要处理的图片宽和高各大两个像素。mask要先初始化好，填充算法不能漫过mask中非0的区域。比如可以用边缘检测的结果来做为mask，以防止边缘被填充。做为输出参数，mask对应图片中被填充的像素会被置为1或者下面参数指定的值。因此当多次调用floodFill方法，使用同一个mask时，可以避免填充区域叠加和重复计算。因为 mask比image大，所以image中的点 p(x,y)，对应mask中的点 p(x+1, y+1)

• seedPoint 填充算法的种子点，即起始点

• newVal 填充的颜色

• loDiff 最小的亮度或颜色的差值

• upDiff 最大的亮度者颜色的差值

• rect 可选的输出参数，返回一个最小的矩形，可以刚好把填充的连通域包起来。

• flags

- 低八位[0-7]表示连通性，默认值4表示四领域填充，8表示八领域填充。

- [8-15]位表示用来填充mask的颜色值[1-255]默认是1

- 比如flag值(4|(255«8)) 表示使用四领域填充，mask填充色值是255。

- 剩余的位有两个值可以单独设置或者用（|）同时设置：

FLOODFILL_MASK_ONLY 表示不修改原始输入图像，只把结果输出到mask图中，在mask中将填充区域标上前面flag中指定的值。newVal的参数值将被忽略。

FLOODFILL_FIXED_RANGE 表示待填充像素只和种子点比较。如果不设置这个标记，表示待填充的像素是和相邻的像素比较（相当于差值范围是浮动的），这种情况下填充区域的像素可能会和种子点相差越来越大。

参考链接

以下为本博客的参考内容：

图像处理之漫水填充算法（flood fill algorithm） - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
Flood fill Algorithm // 谭邵杰的计算机奇妙旅程 (ustc.edu.cn)
图像分割经典算法--《泛洪算法》（Flood Fill）_我的她像朵花的博客-CSDN博客_泛洪算法