基于FLOOD Fill算法的迷宫路径求解方法研究

漫水填充（Flood Fill）算法概述漫水填充（Flood Fill）算法是一种图像处理算法，在计算机图形学和计算机视觉中被广泛应用。

它用于填充图像中的连通区域，从一个种子点开始，沿着相邻的像素进行填充操作，直到达到某个停止条件为止。

该算法可以实现图像填充、颜色替换、图像分割等操作。

算法原理漫水填充算法基于深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）的思想来实现。

它通过遍历图像中的像素点，并对每个像素点进行区域判断，从而实现填充操作。

具体步骤如下： 1. 选择一个种子点（seed point）作为起始点。

2. 将起始点的颜色设为目标填充颜色。

3. 将起始点加入队列（对于BFS）或递归调用填充函数（对于DFS）。

4. 不断重复以下步骤直到填充操作结束： - 从队列中取出一个点（对于BFS）或递归返回一个点（对于DFS）。

- 判断该点是否满足填充条件：- 若满足条件，则将该点的颜色设为目标填充颜色，并将其相邻的未填充点加入队列（对于BFS）或递归调用填充函数（对于DFS）。

- 若不满足条件，则继续下一个点的判断。

5. 填充操作结束后，图像中的连通区域即被填充为目标颜色。

深度优先搜索（DFS）算法实现深度优先搜索（DFS）是漫水填充算法中常用的实现方式。

它通过递归调用填充函数来实现图像的填充。

代码实现下面是一个Python实现的深度优先搜索（DFS）算法的示例代码：def flood_fill_dfs(image, sr, sc, new_color):if image[sr][sc] == new_color:return imagefill_dfs(image, sr, sc, image[sr][sc], new_color)return imagedef fill_dfs(image, row, col, target_color, new_color):if row < 0 or row >= len(image) or col < 0 or col >= len(image[0]):returnif image[row][col] != target_color:returnimage[row][col] = new_colorfill_dfs(image, row + 1, col, target_color, new_color)fill_dfs(image, row - 1, col, target_color, new_color)fill_dfs(image, row, col + 1, target_color, new_color)fill_dfs(image, row, col - 1, target_color, new_color)算法分析深度优先搜索（DFS）算法的时间复杂度为O(M*N)，其中M为图像的高度，N为图像的宽度。

漫水填充floodfill算法漫水填充算法（Flood Fill Algorithm）是一种用于图像处理的基本算法，它可以将一个封闭区域内的所有像素点都填充为同一种颜色。

这种算法通常用于图像编辑软件中的涂色功能，也可以用于计算机游戏中的地图填充等场景。

漫水填充算法的基本思路是从一个起始点开始，将其颜色替换为目标颜色，然后递归地将相邻的像素点也替换为目标颜色，直到所有与起始点相连的像素点都被替换为目标颜色为止。

这个过程可以使用栈或队列来实现。

在实际应用中，漫水填充算法还需要考虑一些细节问题，比如如何处理边界、如何处理不规则区域、如何处理透明度等。

下面我们来看一下漫水填充算法的具体实现。

1. 递归实现递归实现是漫水填充算法最简单的实现方式。

假设我们要将一个封闭区域内的所有像素点都填充为红色，起始点为(x,y)，则可以按照以下步骤进行：1）将起始点的颜色替换为目标颜色。

2）递归地将起始点的上下左右四个相邻点也替换为目标颜色，直到所有与起始点相连的像素点都被替换为目标颜色为止。

递归实现的代码如下：void floodFill(int x, int y, int targetColor, int replaceColor) {if (x < 0 || x >= width || y < 0 || y >= height) return; // 越界检查if (image[x][y] != targetColor) return; // 颜色检查image[x][y] = replaceColor; // 替换颜色floodFill(x-1, y, targetColor, replaceColor); // 左floodFill(x+1, y, targetColor, replaceColor); // 右floodFill(x, y-1, targetColor, replaceColor); // 上floodFill(x, y+1, targetColor, replaceColor); // 下}2. 栈实现递归实现虽然简单，但是有可能会导致栈溢出的问题。

FloodFill算法详解及应⽤啥是 FloodFill 算法呢，最直接的⼀个应⽤就是「颜⾊填充」，就是 Windows 绘画本中那个⼩油漆桶的标志，可以把⼀块被圈起来的区域全部染⾊。

floodfill这种算法思想还在许多其他地⽅有应⽤。

⽐如说扫雷游戏，有时候你点⼀个⽅格，会⼀下⼦展开⼀⽚区域，这个展开过程，就是 FloodFill 算法实现的。

扫雷类似的，像消消乐这类游戏，相同⽅块积累到⼀定数量，就全部消除，也是 FloodFill 算法的功劳。

xiaoxiaole通过以上的⼏个例⼦，你应该对 FloodFill 算法有个概念了，现在我们要抽象问题，提取共同点。

⼀、构建框架以上⼏个例⼦，都可以抽象成⼀个⼆维矩阵（图⽚其实就是像素点矩阵），然后从某个点开始向四周扩展，直到⽆法再扩展为⽌。

矩阵，可以抽象为⼀幅「图」，这就是⼀个图的遍历问题，也就类似⼀个 N 叉树遍历的问题。

⼏⾏代码就能解决，直接上框架吧：// (x, y) 为坐标位置void fill(int x, int y) {fill(x - 1, y); // 上fill(x + 1, y); // 下fill(x, y - 1); // 左fill(x, y + 1); // 右}这个框架可以解决所有在⼆维矩阵中遍历的问题，说得⾼端⼀点，这就叫深度优先搜索（Depth First Search，简称 DFS），说得简单⼀点，这就叫四叉树遍历框架。

坐标 (x, y) 就是 root，四个⽅向就是 root 的四个⼦节点。

下⾯看⼀道 LeetCode 题⽬，其实就是让我们来实现⼀个「颜⾊填充」功能。

title根据上篇⽂章，我们讲了「树」算法设计的⼀个总路线，今天就可以⽤到：int[][] floodFill(int[][] image,int sr, int sc, int newColor) {int origColor = image[sr][sc];fill(image, sr, sc, origColor, newColor);return image;}void fill(int[][] image, int x, int y,int origColor, int newColor) {// 出界：超出边界索引if (!inArea(image, x, y)) return;// 碰壁：遇到其他颜⾊，超出 origColor 区域if (image[x][y] != origColor) return;image[x][y] = newColor;fill(image, x, y + 1, origColor, newColor);fill(image, x, y - 1, origColor, newColor);fill(image, x - 1, y, origColor, newColor);fill(image, x + 1, y, origColor, newColor);}boolean inArea(int[][] image, int x, int y) {return x >= 0 && x < image.length&& y >= 0 && y < image[0].length;}只要你能够理解这段代码，⼀定要给你⿎掌，给你 99 分，因为你对「框架思维」的掌控已经炉⽕纯青，此算法已经 cover 了 99% 的情况，仅有⼀个细节问题没有解决，就是当 origColor 和 newColor 相同时，会陷⼊⽆限递归。

和同事谈谈FloodFill算法今天忙完了公司的工作后，发现同事在做LeeCode的算法题，顿时来了兴趣，于是王子与同事一起探讨如何能做好算法题，今天在此文章中和大家分享一下。

我们今天谈论的是Flood Fill算法，那么什么是Flood Fill算法呢？为了理解什么是Flood Fill算法，我们先抛开算法本身的概念，王子给大家说一些平时工作生活中的场景。

1.画图工具的填充功能相信大家都用过Windows的画图工具，我们看下图用颜料桶给一个图形区域染色，这就是比较典型的Flood Fill 算法的应用。

2.扫雷游戏我们玩扫雷游戏的时候，当我们选中一块的时候，会向四周延展出一大片区域，那么有没有想过如果让你来实现这个算法，要怎么实现呢？这也是Flood Fill 算法的实际应用。

3.ps中的魔棒工具在我们使用魔棒工具抠图的时候，原理其实也是一样的，选中一处后，将相连的相似颜色的部分选中，只不过这里面多了相似颜色的算法。

好了，看完以上的场景，相信小伙伴们对Flood Fill 算法应该有一个概念性的认识了，那么再做这种题之前，我们先考虑一下要做出这种题的套路，也可以说是一种框架思维。

以上所有的例子都可以把它想成在一个图上进行操作，而图又可以叫做二维图形，既然是二维图形就可以给他加上坐标轴，（x,y）来代表一个像素点。

有了上边的想法后，继续思考，其实解决算法无外乎就是递归、遍历。

而这个问题就可以想象成一个4叉树的遍历问题，所以解题框架如下：// (x, y) 为坐标位置void fill(int x, int y) {fill(x - 1, y); // 左fill(x + 1, y); // 右fill(x, y - 1); // 下fill(x, y + 1); // 上}这个框架其实很容易理解，对于四叉树结构，或者说二维矩阵的结构，这个框架基本都可以解决，从选中的像素点开始，向四周递归遍历，获得想要的结果。

泛洪算法洛谷题型泛洪算法（Flood Fill Algorithm）是一种用于填充连通区域的算法，广泛应用于图像处理、游戏开发和计算机视觉等领域。

在洛谷（Loj.ac）题库中，也存在涉及泛洪算法的题型。

本文将从介绍泛洪算法的原理和应用入手，探讨洛谷题库中与泛洪算法相关的题目。

1. 泛洪算法原理泛洪算法的核心思想是从某一个起始点出发，在相邻区域内进行不断扩散，并确定相邻区域是否需要被填充。

具体步骤如下：1.1 设置起始点和填充颜色。

1.2 遍历起始点的相邻区域，如果相邻区域颜色与填充颜色相同且未被填充过，则将该区域标记为已填充，并将其加入待遍历的队列。

1.3 对待遍历的队列中的每个相邻区域，重复步骤1.2直到队列为空。

1.4 重复执行步骤1.2和1.3，直到图像中所有与起始点连通的区域被填充。

2. 泛洪算法的应用2.1 图像填充：泛洪算法可以用来识别和填充连通区域，比如图像中的闭合区域或者拓扑结构。

2.2 游戏开发：在游戏中，玩家可能需要点击某个区域，然后将与该区域相邻且颜色相同的区域都进行填充。

2.3 计算机视觉：泛洪算法可以用来对图像进行分割，实现目标检测、边缘检测等计算机视觉任务。

3. 洛谷题库中的泛洪算法题目洛谷是一个开放的在线题库，提供大量的算法题目供用户练习和挑战。

其中，涉及泛洪算法的题目主要包括以下几类：3.1 填色问题：给定一个图像和起始点，要求对与起始点连通的区域进行填色。

3.2 求解连通区域数量：给定一个图像，要求计算图像中连通区域的数量。

3.3 地图标记问题：给定一个区域地图，要求对特定类型的区域进行标记。

3.4 计算最短路径：给定一个迷宫地图，要求求解从起点到终点的最短路径长度。

4. 题目示例以下是洛谷中一个关于泛洪算法的题目示例：题目描述：给定一个二维矩阵，矩阵中的元素值代表该位置的海拔高度。

请编写程序，计算矩阵中相邻的、高度相同的区域的数量。

输入格式：第一行包含两个整数n和m，分别表示矩阵的行数和列数。

flood-filling 方法Flood-Filling方法一、引言Flood-Filling方法是一种图像处理算法，常用于给图像区域上色、填充或者分割等操作。

它通过选择一个起始点，然后从该点出发，逐渐向四周扩展，直到填充满整个区域。

本文将介绍Flood-Filling方法的原理、应用和相关注意事项。

二、原理Flood-Filling方法的原理是基于种子填充的思想。

首先，选择一个起始点作为种子点，将其颜色值设为目标颜色。

然后，从种子点开始，向四周扩展，将相邻且颜色相同的点设为目标颜色，直到没有符合条件的点为止。

这个过程可以使用递归或者迭代的方式实现。

三、应用1. 填充Flood-Filling方法常用于给图像中的封闭区域上色。

可以通过选择种子点和目标颜色，将区域内的所有像素点的颜色值修改为目标颜色，从而实现填充效果。

这在图像编辑软件中常用于涂抹和修复图像的功能。

2. 分割Flood-Filling方法还可以用于图像的分割。

通过选择具有特定颜色或者灰度值的种子点，可以将图像中的不同区域分割开来。

这在计算机视觉中常用于目标检测和图像分析等领域。

3. 选取区域除了填充和分割，Flood-Filling方法还可以用于选取图像中的特定区域。

通过选择种子点和目标颜色，可以将目标区域内的像素点的颜色值设为其他值，从而将其与周围区域区分开来。

这在图像处理中常用于提取感兴趣的区域或者去除背景噪声。

四、注意事项1. 边界处理使用Flood-Filling方法时，需要注意边界处理。

通常情况下，边界上的像素点不会被填充或者分割。

可以通过设置边界条件或者使用边界检测算法来解决这个问题。

2. 选择种子点选择合适的种子点对于Flood-Filling方法的效果至关重要。

种子点应该位于目标区域内，并且能够覆盖到整个区域。

通常可以通过图像分析或者用户交互的方式来选择种子点。

3. 目标颜色选择选择合适的目标颜色也是Flood-Filling方法的关键。

FloodFill（漫水填充）算法的实现简介所谓漫水填充，简单来说，就是自动选中了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色，这是个非常有用的功能,经常用来标记或者分离图像的一部分进行处理或分析.漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或者只处理掩码指定的像素点.有这个填充算法为基础，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本人认为该算法还能用于相对理想情况下的道路识别,实现汽车的无人驾驶.部分代码FloodFill用指定颜色填充一个连接域,此处用了对比鲜明的红色和绿色作为填充色void cvFloodFill( CvArr* image, CvPoint seed_point, CvScalar new_val,CvScalar lo_diff=cvScalarAll(0), CvScalar up_diff=cvScalarAll(0),CvConnectedComp* comp=NULL, int flags=4, CvArr* mask=NULL );#define CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE (1 << 16)#define CV_FLOODFILL_MASK_ONLY (1 << 17)image输入的 1- 或 3-通道, 8-比特或浮点数图像。

输入的图像将被函数的操作所改变，除非你选择 CV_FLOODFILL_MASK_ONLY 选项 (见下面).seed_point开始的种子点.new_val新的重新绘制的象素值lo_diff当前观察象素值与其部件领域象素或者待加入该部件的种子象素之负差(Lower difference)的最大值。

对8-比特彩色图像，它是一个packed value.up_diff当前观察象素值与其部件领域象素或者待加入该部件的种子象素之正差(upper difference)的最大值。

flood fill算法一、概述flood fill算法是一种常用的图像处理算法，它的主要作用是将一个特定颜色区域内的所有像素点进行某种操作。

在计算机视觉、图像处理等领域中，flood fill算法广泛应用于图像分割、边缘检测、色彩填充等方面。

二、基本原理flood fill算法的基本原理是从起始点开始，向四周扩散，将符合条件的点打上标记或者直接修改颜色值，直到所有符合条件的点都被处理完毕。

flood fill算法分为四向填充和八向填充两种，前者仅向上下左右四个方向进行填充，后者除了四个基本方向外，还会向四个对角线方向填充，因此会处理更多的像素点。

三、算法实现1.递归实现递归实现是flood fill算法的最基本形式。

具体实现步骤如下：从起点开始，检查当前像素点是否满足条件，若满足，则将其打上标记或修改颜色值；从当前像素点向四周扩散，若相邻像素点符合条件，则继续调用递归函数处理该像素点；递归处理相邻像素点时，需要避免陷入无限循环的情况。

一种简单的处理方式是，向一个方向处理时，将该方向标记为已处理，处理完成后再将标记清除。

2.非递归实现非递归实现可以将递归造成的栈空间限制问题解决掉，但对于复杂的图像区域，其执行效率可能会低于递归实现。

具体实现步骤如下：从起点开始，将其坐标入栈，将该像素点打上标记或修改颜色值；循环执行以下步骤：弹出栈顶元素，检查该点周围的像素是否符合条件，若符合，则打上标记或修改颜色值，并将该像素点坐标入栈。

四、应用场景flood fill算法广泛应用于计算机视觉、图像处理等领域，以下是一些常见的应用场景：1.图像分割图像分割是将一张图像分成若干个子区域的过程，目的是更好地分析和理解图像内容。

flood fill算法可以在图像中识别不同颜色的区域，便于进行分割和处理。

2.边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一，其目的是识别出图像中颜色、强度等变化快速的位置。

flood fill算法可以在图像中识别出局部区域，进而定位图像中的边缘。

Intelligent obstacle robot design based on flood-fillalgorithmLei ZHOU1, Weihua ZHANG2, Xiaoqi WANG3, Jun ZHANG41234Information School,Beijing Union University,Beijing,ChinaEmail: zhoulei221@, 2005zhangweihua@, 240880232@, xxtzhangjun@ Abstract: The robot proposed is an intelligent walking device which consist of ARM microcontroller and FPGA（Field Programmable Gate Array）, sensor and electrical and mechanical moving parts. In this paper, a maze is taken as the platform. The robot get the information by walking through the maze, then using the flood-fill algorithm to complete the analysis of the path, reach the center of the maze and return finally. This design focuses on the robot hardware and the maze algorithm innovation and optimization, which greatly shorts the best path search time, and enhances the process performance of the system remarkably.Keywords: ARM; FPGA; flood-fill algorithm基于流水算法的智能路障机器人设计周磊1，张卫华2，王晓奇3，张军41234北京联合大学信息学院，北京，中国，100101Email: zhoulei221@, 2005zhangweihua@ , 240880232@, xxtzhangjun@摘要：本文介绍的智能机器人是以ARM微控制器和FPGA为控制核心、传感器和机电运动部件构成的一种智能行走装置，并以一个迷宫为平台，机器人通过在迷宫中的行走获取迷宫信息，并基于流水算法完成对迷宫的解析，到达迷宫中心并返回完成任务。