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一、概述
在上一篇的敘述中，我們通過圖層的方式完成了圖片顏色的填充（詳情請戳：Android不規則圖像填充顏色小游戲），不過在著色游戲中更多的還是基于邊界的圖像的填充。本篇博客將詳細描述。
圖像的填充有2種經典算法。
一種是種子填充法。
種子填充法理論上能夠填充任意區域和圖形,但是這種算法存在大量的反復入棧和大規模的遞歸,降低了填充效率。
另一種是掃描線填充法。
注意：實際上圖像填充的算法還是很多的，有興趣可以去Google學術上去搜一搜。
ok，下面先看看今天的效果圖：
ok，可以看到這樣的顏色填充比上一篇的基于層的在素材的準備上要easy 很多~~~
二、原理分析
首先我們簡述下原理，我們在點擊的時候拿到點擊點的”顏色”，然后按照我們選擇的算法進行填色即可。
算法1：種子填充法，四聯通/八聯通
算法簡介：假設要將某個區域填充成紅色。
從用戶點擊點的像素開始，上下左右（八聯通還有左上，左下，右上，右下）去判斷顏色，如果四個方向上的顏色與當前點擊點的像素一致，則改變顏色至目標色。然后繼續上述這個過程。
ok，可以看到這是一個遞歸的過程，1個點到4個，4個到16個不斷的去延伸。如果按照這種算法，你會寫出類似這樣的代碼：
/**
* @param pixels 像素數組
* @param w 寬度
* @param h 高度
* @param pixel 當前點的顏色
* @param newColor 填充色
* @param i 橫坐標
* @param j 縱坐標
*/
private void fillColor01(int[] pixels, int w, int h, int pixel, int newColor, int i, int j)
{
int index = j * w + i;
if (pixels[index] != pixel || i >= w || i < 0 || j < 0 || j >= h)
return;
pixels[index] = newColor;
//上
fillColor01(pixels, w, h, pixel, newColor, i, j - 1);
//右
fillColor01(pixels, w, h, pixel, newColor, i + 1, j);
//下
fillColor01(pixels, w, h, pixel, newColor, i, j + 1);
//左
fillColor01(pixels, w, h, pixel, newColor, i - 1, j);
}
代碼很簡單，但是如果你去運行，會發生StackOverflowException異常，這個異常主要是因為大量的遞歸造成的。雖然簡單，但是在移動設備上使用該方法不行。
于是，我就想，這個方法不是遞歸深度過多么，那么我可以使用一個Stack去存像素點，減少遞歸的深度和次數，于是我把代碼改成如下的方式：
/**
* @param pixels 像素數組
* @param w 寬度
* @param h 高度
* @param pixel 當前點的顏色
* @param newColor 填充色
* @param i 橫坐標
* @param j 縱坐標
*/
private void fillColor(int[] pixels, int w, int h, int pixel, int newColor, int i, int j)
{
mStacks.push(new Point(i, j));
while (!mStacks.isEmpty())
{
Point seed = mStacks.pop();
Log.e("TAG", "seed = " + seed.x + " , seed = " + seed.y);
int index = seed.y * w + seed.x;
pixels[index] = newColor;
if (seed.y > 0)
{
int top = index - w;
if (pixels[top] == pixel)
{
mStacks.push(new Point(seed.x, seed.y - 1));
}
}
if (seed.y < h - 1)
{
int bottom = index + w;
if (pixels[bottom] == pixel)
{
mStacks.push(new Point(seed.x, seed.y + 1));
}
}
if (seed.x > 0)
{
int left = index - 1;
if (pixels[left] == pixel)
{
mStacks.push(new Point(seed.x - 1, seed.y));
}
}
if (seed.x < w - 1)
{
int right = index + 1;
if (pixels[right] == pixel)
{
mStacks.push(new Point(seed.x + 1, seed.y));
}
}
}
}
方法的思想也比較簡單，將當前像素點入棧，然后出棧著色，接下來分別判斷四個方向的，如果符合條件也進行入棧（只要棧不為空持續運行）。ok，這個方法我也嘗試跑了下，恩，這次不會報錯了，但是速度特別的慢~~~~慢得我是不可接受的。（有興趣可以嘗試，記得如果ANR，點擊等待）。
這樣來看，第一種算法，我們是不考慮了，沒有辦法使用，主要原因是假設對于矩形同色區域，都是需要填充的，而算法一依然是各種入棧。于是考慮第二種算法
掃描線填充法
算法思想[4]：
初始化一個空的棧用于存放種子點，將種子點(x, y)入棧；
判斷棧是否為空，如果棧為空則結束算法，否則取出棧頂元素作為當前掃描線的種子點(x, y)，y是當前的掃描線；
從種子點(x, y)出發，沿當前掃描線向左、右兩個方向填充，直到邊界。分別標記區段的左、右端點坐標為xLeft和xRight；
分別檢查與當前掃描線相鄰的y - 1和y + 1兩條掃描線在區間[xLeft, xRight]中的像素，從xRight開始向xLeft方向搜索，假設掃描的區間為AAABAAC（A為種子點顏色），那么將B和C前面的A作為種子點壓入棧中，然后返回第（2）步；
上述參考自參考文獻[4]，做了些修改，文章[4]中描述算法，測試有一點問題，所以做了修改.
可以看到該算法，基本上是一行一行著色的，這樣的話在大塊需要著色區域的效率比算法一要高很多。
ok，關于算法的步驟大家目前覺得模糊，一會可以參照我們的代碼。選定了算法以后，接下來就開始編碼了。
三、編碼實現
我們代碼中引入了一個邊界顏色，如果設置的話，著色的邊界參考為該邊界顏色，否則會只要與種子顏色不一致為邊界。
（一）構造方法與測量
public class ColourImageView extends ImageView
{
private Bitmap mBitmap;
/**
* 邊界的顏色
*/
private int mBorderColor = -1;
private boolean hasBorderColor = false;
private Stack<Point> mStacks = new Stack<Point>();
public ColourImageView(Context context, AttributeSet attrs)
{
super(context, attrs);
TypedArray ta = context.obtainStyledAttributes(attrs, R.styleable.ColourImageView);
mBorderColor = ta.getColor(R.styleable.ColourImageView_border_color, -1);
hasBorderColor = (mBorderColor != -1);
L.e("hasBorderColor = " + hasBorderColor + " , mBorderColor = " + mBorderColor);
ta.recycle();
}
@Override
protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec)
{
super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec);
int viewWidth = getMeasuredWidth();
int viewHeight = getMeasuredHeight();
//以寬度為標準，等比例縮放view的高度
setMeasuredDimension(viewWidth,
getDrawable().getIntrinsicHeight() * viewWidth / getDrawable().getIntrinsicWidth());
L.e("view's width = " + getMeasuredWidth() + " , view's height = " + getMeasuredHeight());
//根據drawable，去得到一個和view一樣大小的bitmap
BitmapDrawable drawable = (BitmapDrawable) getDrawable();
Bitmap bm = drawable.getBitmap();
mBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bm, getMeasuredWidth(), getMeasuredHeight(), false);
}
可以看到我們選擇的是繼承ImageView，這樣只需要將圖片設為src即可。
構造方法中獲取我們的自定義邊界顏色，當然可以不設置~~
重寫測量的目的是為了獲取一個和View一樣大小的Bitmap便于我們操作。
接下來就是點擊啦~
（二）onTouchEvent
@Override
public boolean onTouchEvent(MotionEvent event)
{
final int x = (int) event.getX();
final int y = (int) event.getY();
if (event.getAction() == MotionEvent.ACTION_DOWN)
{
//填色
fillColorToSameArea(x, y);
}
return super.onTouchEvent(event);
}
/**
* 根據x,y獲得改點顏色，進行填充
*
* @param x
* @param y
*/
private void fillColorToSameArea(int x, int y)
{
Bitmap bm = mBitmap;
int pixel = bm.getPixel(x, y);
if (pixel == Color.TRANSPARENT || (hasBorderColor && mBorderColor == pixel))
{
return;
}
int newColor = randomColor();
int w = bm.getWidth();
int h = bm.getHeight();
//拿到該bitmap的顏色數組
int[] pixels = new int[w * h];
bm.getPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);
//填色
fillColor(pixels, w, h, pixel, newColor, x, y);
//重新設置bitmap
bm.setPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);
setImageDrawable(new BitmapDrawable(bm));
}
可以看到，我們在onTouchEvent中獲取(x,y)，然后拿到改點坐標：
獲得點擊點顏色，獲得整個bitmap的像素數組
改變這個數組中的顏色
然后重新設置給bitmap，重新設置給ImageView
重點就是通過fillColor去改變數組中的顏色
/**
* @param pixels 像素數組
* @param w 寬度
* @param h 高度
* @param pixel 當前點的顏色
* @param newColor 填充色
* @param i 橫坐標
* @param j 縱坐標
*/
private void fillColor(int[] pixels, int w, int h, int pixel, int newColor, int i, int j)
{
//步驟1：將種子點(x, y)入棧；
mStacks.push(new Point(i, j));
//步驟2：判斷棧是否為空，
// 如果棧為空則結束算法，否則取出棧頂元素作為當前掃描線的種子點(x, y)，
// y是當前的掃描線；
while (!mStacks.isEmpty())
{
/**
* 步驟3：從種子點(x, y)出發，沿當前掃描線向左、右兩個方向填充，
* 直到邊界。分別標記區段的左、右端點坐標為xLeft和xRight；
*/
Point seed = mStacks.pop();
//L.e("seed = " + seed.x + " , seed = " + seed.y);
int count = fillLineLeft(pixels, pixel, w, h, newColor, seed.x, seed.y);
int left = seed.x - count + 1;
count = fillLineRight(pixels, pixel, w, h, newColor, seed.x + 1, seed.y);
int right = seed.x + count;
/**
* 步驟4：
* 分別檢查與當前掃描線相鄰的y - 1和y + 1兩條掃描線在區間[xLeft, xRight]中的像素，
* 從xRight開始向xLeft方向搜索，假設掃描的區間為AAABAAC（A為種子點顏色），
* 那么將B和C前面的A作為種子點壓入棧中，然后返回第（2）步；
*/
//從y-1找種子
if (seed.y - 1 >= 0)
findSeedInNewLine(pixels, pixel, w, h, seed.y - 1, left, right);
//從y+1找種子
if (seed.y + 1 < h)
findSeedInNewLine(pixels, pixel, w, h, seed.y + 1, left, right);
}
}
可以看到我已經很清楚的將該算法的四個步驟標識到該方法中。好了，最后就是一些依賴的細節上的方法：
/**
* 在新行找種子節點
*
* @param pixels
* @param pixel
* @param w
* @param h
* @param i
* @param left
* @param right
*/
private void findSeedInNewLine(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int i, int left, int right)
{
/**
* 獲得該行的開始索引
*/
int begin = i * w + left;
/**
* 獲得該行的結束索引
*/
int end = i * w + right;
boolean hasSeed = false;
int rx = -1, ry = -1;
ry = i;
/**
* 從end到begin，找到種子節點入棧（AAABAAAB，則B前的A為種子節點）
*/
while (end >= begin)
{
if (pixels[end] == pixel)
{
if (!hasSeed)
{
rx = end % w;
mStacks.push(new Point(rx, ry));
hasSeed = true;
}
} else
{
hasSeed = false;
}
end--;
}
}
/**
* 往右填色，返回填充的個數
*
* @return
*/
private int fillLineRight(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int newColor, int x, int y)
{
int count = 0;
while (x < w)
{
//拿到索引
int index = y * w + x;
if (needFillPixel(pixels, pixel, index))
{
pixels[index] = newColor;
count++;
x++;
} else
{
break;
}
}
return count;
}
/**
* 往左填色，返回填色的數量值
*
* @return
*/
private int fillLineLeft(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int newColor, int x, int y)
{
int count = 0;
while (x >= 0)
{
//計算出索引
int index = y * w + x;
if (needFillPixel(pixels, pixel, index))
{
pixels[index] = newColor;
count++;
x--;
} else
{
break;
}
}
return count;
}
private boolean needFillPixel(int[] pixels, int pixel, int index)
{
if (hasBorderColor)
{
return pixels[index] != mBorderColor;
} else
{
return pixels[index] == pixel;
}
}
/**
* 返回一個隨機顏色
*
* @return
*/
private int randomColor()
{
Random random = new Random();
int color = Color.argb(255, random.nextInt(256), random.nextInt(256), random.nextInt(256));
return color;
}
ok，到此，代碼就介紹完畢了~~~
最后貼下布局文件~~
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參考鏈接
掃描線種子填充算法的解析
圖像處理之泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm)
遞歸種子填充算法
掃描線種子填充算法
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對億速云的支持。
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