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algorithme de remplissage de seau dans le laboratoire d'informatique
Voici une ventilation de la mise en œuvre d'un algorithme de remplissage de seau dans un laboratoire d'infographie, y compris des explications, des exemples de code et des considérations:
1. Présentation de l'algorithme
L'algorithme de remplissage de seau, également connu sous le nom de Flood Fill, est utilisé pour colorer une région contigu de pixels avec une couleur spécifiée. Il commence par un pixel de graines et couleurs récursivement des pixels adjacents de la même couleur jusqu'à ce qu'il rencontre une frontière.
2. Méthodes d'implémentation
Deux approches principales existent:
* Recursive Flood Fill: Cette méthode utilise une fonction récursive pour traverser les pixels connectés. C'est simple à comprendre, mais peut entraîner des problèmes de débordement de pile pour de grandes zones.
* Remplissage itératif des inondations (basée sur la file d'attente): Cette méthode utilise une structure de données de file d'attente pour stocker des pixels à traiter, garantissant une utilisation efficace de la mémoire.
3. Pseudocode (récursif)
`` Python
Def Floodfill (Image, X, Y, OldColor, NewColor):
Si image [x, y] ==oldcolor:# Vérifiez si le pixel actuel est la couleur cible
image [x, y] =newcolor # change la couleur
# Remplissez récursivement les pixels adjacents
FloodFill (image, x + 1, y, oldcolor, newcolor) # à droite
Floodfill (image, x - 1, y, oldcolor, newcolor) # gauche
Floodfill (image, x, y + 1, oldcolor, newcolor) # down
FloodFill (image, x, y - 1, oldcolor, newcolor) # up
`` '
4. Pseudocode (itératif)
`` Python
Def Floodfill (Image, X, Y, OldColor, NewColor):
file d'attente =[(x, y)] # Initialiser la file d'attente avec le pixel de graines
Pendant la file d'attente:
(x, y) =file d'attente.pop (0) # DEQUEUe le pixel suivant
Si l'image [x, y] ==oldcolor:
image [x, y] =newcolor
# Ajouter des pixels adjacents à la file d'attente
queue.APPEND ((x + 1, y))
queue.APPEND ((x - 1, y))
queue.APPEND ((x, y + 1))
queue.APPEND ((x, y - 1))
`` '
5. Exemple de code (python avec opencv)
`` Python
importer cv2
Importer Numpy comme NP
Def Floodfill (Image, X, Y, OldColor, NewColor):
# Définir une file d'attente pour le stockage de pixels à traiter
file d'attente =[(x, y)]
Pendant la file d'attente:
(x, y) =queue.pop (0)
Si l'image [x, y] ==oldcolor:
image [x, y] =newcolor
# Ajouter des voisins valides à la file d'attente
Si x + 1
queue.APPEND ((x + 1, y))
Si x - 1> =0 et l'image [x - 1, y] ==oldcolor:
queue.APPEND ((x - 1, y))
Si y + 1
queue.APPEND ((x, y + 1))
Si y - 1> =0 et l'image [x, y - 1] ==oldcolor:
queue.APPEND ((x, y - 1))
Image de retour
Chargez une image
image =cv2.imread ('your_image.png')
Sélectionnez le pixel et la couleur de la graine
x =50
y =50
OldColor =(255, 255, 255) # Exemple:blanc
newColor =(0, 0, 255) # Exemple:bleu
Appliquer le remplissage des inondations
Filled_image =FloodFill (image.copy (), x, y, oldcolor, newcolor)
Affichez le résultat
cv2.imshow ('original', image)
cv2.imshow ('rempli', rempli_image)
CV2.WaitKey (0)
cv2.DestRoyAllWindows ()
`` '
6. Configuration du laboratoire et considérations:
* Logiciel:
* Python avec bibliothèque OpenCV est recommandé pour le traitement d'image.
* Les autres options incluent:
* C ++ avec OpenGL pour le rendu en temps réel.
* Java avec javafx pour la programmation graphique.
* matériel:
* Un ordinateur avec une RAM suffisante et une puissance de traitement.
* Un moniteur ou un projecteur pour afficher les résultats.
* Visualisation:
* Utilisez les fonctions d'affichage de votre bibliothèque choisie pour visualiser l'image avant et après le remplissage.
* Envisagez d'utiliser différentes couleurs pour distinguer l'image d'origine et la région remplie.
7. Applications:
* Édition d'image: Remplissage des zones avec des couleurs spécifiques.
* Peinture interactive: Programmes de peinture qui utilisent une fonction de remplissage de seau.
* informatique: Objets de coloration dans des modèles 3D.
8. Remarques supplémentaires:
* Gestion des limites: Assurez-vous que votre algorithme identifie et s'arrête correctement à la limite de la région à remplir.
* Optimisation des performances: L'approche itérative fonctionne généralement mieux que celle récursive pour les grandes images.
* Extensions: Explorez différentes variations comme les algorithmes "Remplissage des limites" qui utilisent la détection des bords.
Ce guide fournit un cadre de base pour implémenter un algorithme de remplissage de seau dans un laboratoire d'informatique. Expérimentez avec différentes implémentations, couleurs et images pour explorer son potentiel.
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