OpenCv学習ノート(七)-漫水充填アルゴリズムの詳細
拡散水充填アルゴリズムの説明
1..1、シード充填アルゴリズム
シード充填アルゴリズムは、ポリゴン領域の内部の一点から始まり、領域内のすべての画素を見つける.
シード充填アルゴリズムで使用される境界定義は、領域境界上のすべての画素が特定の色値を有し、領域内部のすべての画素がこの特定の色を取らず、境界外の画素が境界と同じ色値を有することができる.
具体的なアルゴリズム手順:(1)タグシード(x,y)の画素点(2)は、その点の色を検出し、境界色と充填色が異なる場合は、その点を充填色で充填し、そうでない場合は(3)隣接位置を検出せずに(2)を継続する.この経過は、検出領域境界範囲内のすべての画素まで続く.
もちろん、検索時に隣接する画素を検出する2つがあります.4方向連通と8方向連通です.四方向連通すなわち領域上の一点から,四方向上,下,左,右で検索する.一方、8方向の連通には左上、左下、右上、右下の4つの方向が加わっている.
このアルゴリズムの少しはアルゴリズムが簡単で,実現しやすく,内孔を有する平面領域を充填することもできる.しかし、このアルゴリズムはスタック構造を実現するためにより大きな記憶空間を必要とし、同じ画素が複数回スタックとスタックを出入りし、効率が低く、演算量が大きい.
1.2、走査線シード充填アルゴリズム
このアルゴリズムは、スキャンライン上のセグメント単位で動作するシード充填アルゴリズムに属する.セグメントとは,走査線に接続されたいくつかの内部画素の集合である.スキャンラインシード充填アルゴリズムの考え方:まず、現在のスキャンライン上の所定の領域にあるセグメントを充填し、その後、このセグメントに隣接する上下2つのライン上がその領域内に充填する必要がある新しいセグメントがあるかどうかを決定し、存在する場合は、保存した各セグメントが充填されるまで、順次保存し、このプロセスを繰り返します.
1.2.1、走査線シード充填アルゴリズムの実現(デモ動画を参照)http://hi.baidu.com/jimmywood1987/blog/item/8410d9d5e621bd209a502740.html)スタックによって、上述のアルゴリズムの実現ステップは以下の通りである:1、スタックを初期化する.2、種子をスタックに押し込む. 3、while(スタック非空){(1)スタックからシード画素をポップアップする.(2)種子画素がまだ充填されていない場合、a.種子セグメント:xleft、xrightを求める.b.セグメント全体を充填する.c.隣接する上走査線のxleft<=x<=xright区間内に充填が必要な新区間が存在するかをチェックし、存在する場合は各新区間をxleft<=x<=xright範囲内の右端の画素としてスタックに順次押し込む.d.隣接する下走査線のxleft<=x<=xright区間内に充填が必要な新区間が存在するかどうかをチェックし、存在する場合は各新区間のxleft<=x<=xright範囲内の右端の画素を新たなシード画素としてスタックに順次押し込む. }
1.2.2アルゴリズムの改良
元のアルゴリズムでは、種子は1つのセグメントを表すが、種子は実質的に画素であり、種子がスタックを出るときに種子セグメントを計算しなければならないが、ここでは計算の大部分が重複している.また、元のアルゴリズムのスキャンプロセスは、maskを用いると、親シードセグメントが存在するスキャンラインを毎回繰り返しスキャンし、maskを用いるとオーバーヘッドが増加するため、元のアルゴリズムの改良は、シードが画素ではなく構造体になるように、より多くの情報をシードに持たせることである.この構成体は、シードセグメントのy座標値、セグメントのx開始と終了座標、親シードセグメントの方向(上または下)、親シードセグメントのx開始と終了座標を含む.struct seed{ int y, int xleft, int xright, int parent_xleft, int parent_xright, bool is_parent_up }; このようなアルゴリズムの具体的な実現変動は以下の1、スタックを初期化する.2、シード画素をシードセグメント(y,xleft,xright,xright+1,xrihgt,true)に拡充し、シードセグメントを充填するスタックに圧入する.(ここでは親シードセグメントを構築するテクニックがあります)3、while(スタックが空でない){(1)スタックからシードセグメントをポップアップする.(2)親シードセグメントが存在する走査線のxleft<=x<=parent_xleftとparent_xright<=x<=xrightの2つの区間をチェックし、充填が必要な新しいセグメントがある場合はスタックに充填して押し込む.非親シード区間が存在する走査線のxleft<=x<=xright区間を検査し、充填が必要な新区間がある場合はスタックに充填する圧入する.}またopencvにおけるシードパディングアルゴリズムは以上の方法とほぼ同じであるが,opencvがキューをスタックではなく固定長の配列で実現するループキューであり,その固定長はmax(img_width,img_height)*2である.またpushとpopは、関数を用いることなくマクロを用いて実現する.固定長の配列でキュー(またはスタック)を実現する意義は明らかであり、構造、複製構造などの操作を大幅に低減することができ、効率を大幅に向上させることができる.二拡散水充填アルゴリズムc言語実装
以上はネットから抜粋したもので、コードの中に住所があって、分からないならそれらのブログに行って見ることができます..
三openCvにおける拡散水充填アルゴリズム
拡散水充填アルゴリズムについては,opencでの実装についても自分ではどうなっているのか分からないので,ソースコードをいくつか見ても分からないので,貼ってみましょう.
参照先:
1 http://hi.baidu.com/jimmywood1987/blog/item/8410d9d5e621bd209a502740.html
2 http://sjy.gxqzu.edu.cn/sjx/sjxbk3/newsshow.aspx?n_id=49
3 http://blog.sina.com.cn/s/blog_611a555e0100fcrq.html
4 http://blog.csdn.net/zhjx2314/article/details/1629702
1..1、シード充填アルゴリズム
シード充填アルゴリズムは、ポリゴン領域の内部の一点から始まり、領域内のすべての画素を見つける.
シード充填アルゴリズムで使用される境界定義は、領域境界上のすべての画素が特定の色値を有し、領域内部のすべての画素がこの特定の色を取らず、境界外の画素が境界と同じ色値を有することができる.
具体的なアルゴリズム手順:(1)タグシード(x,y)の画素点(2)は、その点の色を検出し、境界色と充填色が異なる場合は、その点を充填色で充填し、そうでない場合は(3)隣接位置を検出せずに(2)を継続する.この経過は、検出領域境界範囲内のすべての画素まで続く.
もちろん、検索時に隣接する画素を検出する2つがあります.4方向連通と8方向連通です.四方向連通すなわち領域上の一点から,四方向上,下,左,右で検索する.一方、8方向の連通には左上、左下、右上、右下の4つの方向が加わっている.
このアルゴリズムの少しはアルゴリズムが簡単で,実現しやすく,内孔を有する平面領域を充填することもできる.しかし、このアルゴリズムはスタック構造を実現するためにより大きな記憶空間を必要とし、同じ画素が複数回スタックとスタックを出入りし、効率が低く、演算量が大きい.
1.2、走査線シード充填アルゴリズム
このアルゴリズムは、スキャンライン上のセグメント単位で動作するシード充填アルゴリズムに属する.セグメントとは,走査線に接続されたいくつかの内部画素の集合である.スキャンラインシード充填アルゴリズムの考え方:まず、現在のスキャンライン上の所定の領域にあるセグメントを充填し、その後、このセグメントに隣接する上下2つのライン上がその領域内に充填する必要がある新しいセグメントがあるかどうかを決定し、存在する場合は、保存した各セグメントが充填されるまで、順次保存し、このプロセスを繰り返します.
1.2.1、走査線シード充填アルゴリズムの実現(デモ動画を参照)http://hi.baidu.com/jimmywood1987/blog/item/8410d9d5e621bd209a502740.html)スタックによって、上述のアルゴリズムの実現ステップは以下の通りである:1、スタックを初期化する.2、種子をスタックに押し込む. 3、while(スタック非空){(1)スタックからシード画素をポップアップする.(2)種子画素がまだ充填されていない場合、a.種子セグメント:xleft、xrightを求める.b.セグメント全体を充填する.c.隣接する上走査線のxleft<=x<=xright区間内に充填が必要な新区間が存在するかをチェックし、存在する場合は各新区間をxleft<=x<=xright範囲内の右端の画素としてスタックに順次押し込む.d.隣接する下走査線のxleft<=x<=xright区間内に充填が必要な新区間が存在するかどうかをチェックし、存在する場合は各新区間のxleft<=x<=xright範囲内の右端の画素を新たなシード画素としてスタックに順次押し込む. }
1.2.2アルゴリズムの改良
元のアルゴリズムでは、種子は1つのセグメントを表すが、種子は実質的に画素であり、種子がスタックを出るときに種子セグメントを計算しなければならないが、ここでは計算の大部分が重複している.また、元のアルゴリズムのスキャンプロセスは、maskを用いると、親シードセグメントが存在するスキャンラインを毎回繰り返しスキャンし、maskを用いるとオーバーヘッドが増加するため、元のアルゴリズムの改良は、シードが画素ではなく構造体になるように、より多くの情報をシードに持たせることである.この構成体は、シードセグメントのy座標値、セグメントのx開始と終了座標、親シードセグメントの方向(上または下)、親シードセグメントのx開始と終了座標を含む.struct seed{ int y, int xleft, int xright, int parent_xleft, int parent_xright, bool is_parent_up }; このようなアルゴリズムの具体的な実現変動は以下の1、スタックを初期化する.2、シード画素をシードセグメント(y,xleft,xright,xright+1,xrihgt,true)に拡充し、シードセグメントを充填するスタックに圧入する.(ここでは親シードセグメントを構築するテクニックがあります)3、while(スタックが空でない){(1)スタックからシードセグメントをポップアップする.(2)親シードセグメントが存在する走査線のxleft<=x<=parent_xleftとparent_xright<=x<=xrightの2つの区間をチェックし、充填が必要な新しいセグメントがある場合はスタックに充填して押し込む.非親シード区間が存在する走査線のxleft<=x<=xright区間を検査し、充填が必要な新区間がある場合はスタックに充填する圧入する.}またopencvにおけるシードパディングアルゴリズムは以上の方法とほぼ同じであるが,opencvがキューをスタックではなく固定長の配列で実現するループキューであり,その固定長はmax(img_width,img_height)*2である.またpushとpopは、関数を用いることなくマクロを用いて実現する.固定長の配列でキュー(またはスタック)を実現する意義は明らかであり、構造、複製構造などの操作を大幅に低減することができ、効率を大幅に向上させることができる.二拡散水充填アルゴリズムc言語実装
/*
copy from: http://blog.csdn.net/zhjx2314/article/details/1629702
*/
//
unsigned char pixel;
//
Seed *Seeds;
int StackPoint;
//
int iCurrentPixelx,iCurrentPixely;
//
Seeds = new Seed[iWidth*iLength];
//
int count[251];
for(i=1;i<252;i++)
{
count[i]=0; // 0
}
//
int yuzhi = 700;
for (i=0;i<iWidth;i++)
{
for (j=0;j<iLength;j++)
{
if (grey_liantong.GetPixel(i,j)==0) // ,
{
//
Seeds[1].x = i;
Seeds[1].y = j;
StackPoint = 1;
while( StackPoint != 0)
{
//
iCurrentPixelx = Seeds[StackPoint].x;
iCurrentPixely = Seeds[StackPoint].y;
StackPoint--;
// ， unsigned char
pixel = (unsigned char)grey_liantong.GetPixel(iCurrentPixelx,iCurrentPixely);
//
grey_liantong.SetPixel(iCurrentPixelx,iCurrentPixely,flag);
count[flag]++; //
// ， ，
//
if(iCurrentPixelx > 1)
{
// ， unsigned char
pixel = (unsigned char)grey_liantong.GetPixel(iCurrentPixelx-1,iCurrentPixely);
if (pixel == 0)
{
StackPoint++;
Seeds[StackPoint].y = iCurrentPixely;
Seeds[StackPoint].x = iCurrentPixelx - 1;
}
}
// ， ，
//
if(iCurrentPixely < iLength - 1)
{
// ， unsigned char
pixel = (unsigned char)grey_liantong.GetPixel(iCurrentPixelx,iCurrentPixely+1);
if (pixel == 0)
{
StackPoint++;
Seeds[StackPoint].y = iCurrentPixely + 1;
Seeds[StackPoint].x = iCurrentPixelx;
}
}
// ， ，
//
if(iCurrentPixelx < iWidth - 1)
{
// ， unsigned char
pixel = (unsigned char)grey_liantong.GetPixel(iCurrentPixelx+1,iCurrentPixely);
if (pixel == 0)
{
StackPoint++;
Seeds[StackPoint].y = iCurrentPixely;
Seeds[StackPoint].x = iCurrentPixelx + 1;
}
}
// ， ，
//
if(iCurrentPixely > 1)
{
// ， unsigned char
pixel = (unsigned char)grey_liantong.GetPixel(iCurrentPixelx,iCurrentPixely-1);
if (pixel == 0)
{
StackPoint++;
Seeds[StackPoint].y = iCurrentPixely - 1;
Seeds[StackPoint].x = iCurrentPixelx;
}
}
}//end while( StackPoint != 0)
flag = (flag + 7)%251+1; // ,
}//end if
}//end for(i
}//end for(j
//
delete Seeds;
grey_res.Clone(grey_liantong);
/*
：http://blog.sina.com.cn/s/blog_611a555e0100fcrq.html
floodfill
2008-07-28 11:22
+ From wikipedia
Flood fill, also called seed fill, is an algorithm that determines the area connected to a given node in a multi-dimensional array. It is used in the "bucket" fill tool of paint programs to determine which parts of a bitmap to fill with color
+ the algorithms
The flood fill algorithm takes three parameters: a start node, a target color, and a replacement color. The algorithm looks for all nodes in the array which are connected to the start node by a path of the target color, and changes them to the replacement color. There are many ways in which the flood-fill algorithm can be structured, but they all make use of a queue or stack data structure, explicitly or implicitly.
， floodfill。 floodfill ， DFS， BFS。 ， dfs bfs。
1. per-pixel fill （ ）
recursive flood-fill with 4 directions recursive flood-fill with 8 directions
， 8 4 （ 、 、 、 ）， 8 “leak through sloped edges of 1 pixel thick”。 ， 4 。
dfs （ ） ：
Flood-fill (node, target-color, replacement-color):
1. If the color of node is not equal to target-color, return.
2. Set the color of node to replacement-color.
3. Perform Flood-fill (one step to the west of node, target-color, replacement-color).
Perform Flood-fill (one step to the east of node, target-color, replacement-color).
Perform Flood-fill (one step to the north of node, target-color, replacement-color).
Perform Flood-fill (one step to the south of node, target-color, replacement-color).
4. Return.
bfs （ ） ：
Flood-fill (node, target-color, replacement-color):
1. Set Q to the empty queue.
2. If the color of node is not equal to target-color, return.
3. Add node to the end of Q.
4. While "Q" is not empty:
5. Set "n" equal to the first element of "Q"
6. If the color of n is equal to target-color, set the color of n to replacement-color.
7. Remove first element from "Q"
8. If the color of the node to the west of n is target-color, set the color of that node to replacement-color, add that node to the end of Q.
9. If the color of the node to the east of n is target-color, set the color of that node to replacement-color, add that node to the end of Q.
10. If the color of the node to the north of n is target-color, set the color of that node to replacement-color, add that node to the end of Q.
11. If the color of the node to the south of n is target-color, set the color of that node to replacement-color, add that node to the end of Q.
12. Return.
， ， 。 ， 。 ， 。 。
*/
//2. scanline fill （ ）
//stack friendly and fast floodfill algorithm（ ）
void floodFillScanline(int x, int y, int newColor, int oldColor)
{
if(oldColor == newColor) return;
if(screenBuffer[x][y] != oldColor) return;
int y1;
//draw current scanline from start position to the top
y1 = y;
while(y1 < h && screenBuffer[x][y1] == oldColor)
{
screenBuffer[x][y1] = newColor;
y1++;
}
//draw current scanline from start position to the bottom
y1 = y - 1;
while(y1 >= 0 && screenBuffer[x][y1] == oldColor)
{
screenBuffer[x][y1] = newColor;
y1--;
}
//test for new scanlines to the left
y1 = y;
while(y1 < h && screenBuffer[x][y1] == newColor)
{
if(x > 0 && screenBuffer[x - 1][y1] == oldColor)
{
floodFillScanline(x - 1, y1, newColor, oldColor);
}
y1++;
}
y1 = y - 1;
while(y1 >= 0 && screenBuffer[x][y1] == newColor)
{
if(x > 0 && screenBuffer[x - 1][y1] == oldColor)
{
floodFillScanline(x - 1, y1, newColor, oldColor);
}
y1--;
}
//test for new scanlines to the right
y1 = y;
while(y1 < h && screenBuffer[x][y1] == newColor)
{
if(x < w - 1 && screenBuffer[x + 1][y1] == oldColor)
{
floodFillScanline(x + 1, y1, newColor, oldColor);
}
y1++;
}
y1 = y - 1;
while(y1 >= 0 && screenBuffer[x][y1] == newColor)
{
if(x < w - 1 && screenBuffer[x + 1][y1] == oldColor)
{
floodFillScanline(x + 1, y1, newColor, oldColor);
}
y1--;
}
}
//The scanline floodfill algorithm using our own stack routines, faster（ ）
void floodFillScanlineStack(int x, int y, int newColor, int oldColor)
{
if(oldColor == newColor) return;
emptyStack();
int y1;
bool spanLeft, spanRight;
if(!push(x, y)) return;
while(pop(x, y))
{
y1 = y;
while(y1 >= 0 && screenBuffer[x][y1] == oldColor) y1--;
y1++;
spanLeft = spanRight = 0;
while(y1 < h && screenBuffer[x][y1] == oldColor )
{
screenBuffer[x][y1] = newColor;
if(!spanLeft && x > 0 && screenBuffer[x - 1][y1] == oldColor)
{
if(!push(x - 1, y1)) return;
spanLeft = 1;
}
else if(spanLeft && x > 0 && screenBuffer[x - 1][y1] != oldColor)
{
spanLeft = 0;
}// “ ”
if(!spanRight && x < w - 1 && screenBuffer[x + 1][y1] == oldColor)
{
if(!push(x + 1, y1)) return;
spanRight = 1;
}
else if(spanRight && x < w - 1 && screenBuffer[x + 1][y1] != oldColor)
{
spanRight = 0;
} // “ ”
y1++;
}
}
}
// ， 。
以上はネットから抜粋したもので、コードの中に住所があって、分からないならそれらのブログに行って見ることができます..
三openCvにおける拡散水充填アルゴリズム
/*
：
： http://blog.csdn.net/superjimmy/article/details/6181528
FloodFill
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
1- 3- , 8- 。 ， CV_FLOODFILL_MASK_ONLY ( ).
seed_point
.
new_val
lo_diff
(Lower difference) 。 8- ， packed value.
up_diff
(upper difference) 。 8- ， packed value.
comp
， 。
flags
. , 4 ( ) 8, 。 0 ：
CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE - ， ， 。( ).
CV_FLOODFILL_MASK_ONLY - ， ( new_val), ( MASK ).
mask
, 、8- , image 。 ， , mask 。 MASK , ， MASK 。 MASK， 。 : MASK ， mask (x,y) (x+1,y+1) 。
cvFloodFill ， 。 。 (x, y) ， ：
src(x',y')-lo_diff<=src(x,y)<=src(x',y')+up_diff, ，
src(seed.x,seed.y)-lo<=src(x,y)<=src(seed.x,seed.y)+up_diff, ，
src(x',y')r-lo_diffr<=src(x,y)r<=src(x',y')r+up_diffr
src(x',y')g-lo_diffg<=src(x,y)g<=src(x',y')g+up_diffg
src(x',y')b-lo_diffb<=src(x,y)b<=src(x',y')b+up_diffb, ，
src(seed.x,seed.y)r-lo_diffr<=src(x,y)r<=src(seed.x,seed.y)r+up_diffr
src(seed.x,seed.y)g-lo_diffg<=src(x,y)g<=src(seed.x,seed.y)g+up_diffg
src(seed.x,seed.y)b-lo_diffb<=src(x,y)b<=src(seed.x,seed.y)b+up_diffb, ，
src(x',y') 。 ， ， / ：
/ ， 。
/
*/
//rorger, 2010
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
int main()
{
cvNamedWindow("image");
IplImage * src = cvLoadImage("D:\\openCV\\openCVProject\\openCv \\openCv \\test.jpg");
IplImage * img=cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 3);
cvCopyImage(src, img);
cvFloodFill(
img,
cvPoint(54,82), //100,75,
CV_RGB(255,0,0),
cvScalar(20,30,40,0),
cvScalar(20,30,40,0),
NULL,
4,
NULL
);
cvShowImage("image", img);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&src);
cvReleaseImage(&img);
cvDestroyAllWindows();
return 0;
}拡散水充填アルゴリズムについては,opencでの実装についても自分ではどうなっているのか分からないので,ソースコードをいくつか見ても分からないので,貼ってみましょう.
/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
//
// By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
// If you do not agree to this license, do not download, install,
// copy or use the software.
//
//
// Intel License Agreement
// For Open Source Computer Vision Library
//
// Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
// Third party copyrights are property of their respective owners.
//
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
// are permitted provided that the following conditions are met:
//
// * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
// this list of conditions and the following disclaimer.
//
// * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
// this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
// and/or other materials provided with the distribution.
//
// * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
// derived from this software without specific prior written permission.
//
// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
//
//M*/
#include "precomp.hpp"
typedef struct CvFFillSegment
{
ushort y;
ushort l;
ushort r;
ushort prevl;
ushort prevr;
short dir;
}
CvFFillSegment;
#define UP 1
#define DOWN -1
#define ICV_PUSH( Y, L, R, PREV_L, PREV_R, DIR )\
{ \
tail->y = (ushort)(Y); \
tail->l = (ushort)(L); \
tail->r = (ushort)(R); \
tail->prevl = (ushort)(PREV_L); \
tail->prevr = (ushort)(PREV_R); \
tail->dir = (short)(DIR); \
if( ++tail >= buffer_end ) \
tail = buffer; \
}
#define ICV_POP( Y, L, R, PREV_L, PREV_R, DIR ) \
{ \
Y = head->y; \
L = head->l; \
R = head->r; \
PREV_L = head->prevl; \
PREV_R = head->prevr; \
DIR = head->dir; \
if( ++head >= buffer_end ) \
head = buffer; \
}
#define ICV_EQ_C3( p1, p2 ) \
((p1)[0] == (p2)[0] && (p1)[1] == (p2)[1] && (p1)[2] == (p2)[2])
#define ICV_SET_C3( p, q ) \
((p)[0] = (q)[0], (p)[1] = (q)[1], (p)[2] = (q)[2])
/****************************************************************************************\
* Simple Floodfill (repainting single-color connected component) *
\****************************************************************************************/
static void
icvFloodFill_8u_CnIR( uchar* pImage, int step, CvSize roi, CvPoint seed,
uchar* _newVal, CvConnectedComp* region, int flags,
CvFFillSegment* buffer, int buffer_size, int cn )
{
uchar* img = pImage + step * seed.y;
int i, L, R;
int area = 0;
int val0[] = {0,0,0};
uchar newVal[] = {0,0,0};
int XMin, XMax, YMin = seed.y, YMax = seed.y;
int _8_connectivity = (flags & 255) == 8;
CvFFillSegment* buffer_end = buffer + buffer_size, *head = buffer, *tail = buffer;
L = R = XMin = XMax = seed.x;
if( cn == 1 )
{
val0[0] = img[L];
newVal[0] = _newVal[0];
img[L] = newVal[0];
while( ++R < roi.width && img[R] == val0[0] )
img[R] = newVal[0];
while( --L >= 0 && img[L] == val0[0] )
img[L] = newVal[0];
}
else
{
assert( cn == 3 );
ICV_SET_C3( val0, img + L*3 );
ICV_SET_C3( newVal, _newVal );
ICV_SET_C3( img + L*3, newVal );
while( --L >= 0 && ICV_EQ_C3( img + L*3, val0 ))
ICV_SET_C3( img + L*3, newVal );
while( ++R < roi.width && ICV_EQ_C3( img + R*3, val0 ))
ICV_SET_C3( img + R*3, newVal );
}
XMax = --R;
XMin = ++L;
ICV_PUSH( seed.y, L, R, R + 1, R, UP );
while( head != tail )
{
int k, YC, PL, PR, dir;
ICV_POP( YC, L, R, PL, PR, dir );
int data[][3] =
{
{-dir, L - _8_connectivity, R + _8_connectivity},
{dir, L - _8_connectivity, PL - 1},
{dir, PR + 1, R + _8_connectivity}
};
if( region )
{
area += R - L + 1;
if( XMax < R ) XMax = R;
if( XMin > L ) XMin = L;
if( YMax < YC ) YMax = YC;
if( YMin > YC ) YMin = YC;
}
for( k = 0/*(unsigned)(YC - dir) >= (unsigned)roi.height*/; k < 3; k++ )
{
dir = data[k][0];
img = pImage + (YC + dir) * step;
int left = data[k][1];
int right = data[k][2];
if( (unsigned)(YC + dir) >= (unsigned)roi.height )
continue;
if( cn == 1 )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( (unsigned)i < (unsigned)roi.width && img[i] == val0[0] )
{
int j = i;
img[i] = newVal[0];
while( --j >= 0 && img[j] == val0[0] )
img[j] = newVal[0];
while( ++i < roi.width && img[i] == val0[0] )
img[i] = newVal[0];
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( (unsigned)i < (unsigned)roi.width && ICV_EQ_C3( img + i*3, val0 ))
{
int j = i;
ICV_SET_C3( img + i*3, newVal );
while( --j >= 0 && ICV_EQ_C3( img + j*3, val0 ))
ICV_SET_C3( img + j*3, newVal );
while( ++i < roi.width && ICV_EQ_C3( img + i*3, val0 ))
ICV_SET_C3( img + i*3, newVal );
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
}
}
if( region )
{
region->area = area;
region->rect.x = XMin;
region->rect.y = YMin;
region->rect.width = XMax - XMin + 1;
region->rect.height = YMax - YMin + 1;
region->value = cvScalar(newVal[0], newVal[1], newVal[2], 0);
}
}
/* because all the operations on floats that are done during non-gradient floodfill
are just copying and comparison on equality,
we can do the whole op on 32-bit integers instead */
static void
icvFloodFill_32f_CnIR( int* pImage, int step, CvSize roi, CvPoint seed,
int* _newVal, CvConnectedComp* region, int flags,
CvFFillSegment* buffer, int buffer_size, int cn )
{
int* img = pImage + (step /= sizeof(pImage[0])) * seed.y;
int i, L, R;
int area = 0;
int val0[] = {0,0,0};
int newVal[] = {0,0,0};
int XMin, XMax, YMin = seed.y, YMax = seed.y;
int _8_connectivity = (flags & 255) == 8;
CvFFillSegment* buffer_end = buffer + buffer_size, *head = buffer, *tail = buffer;
L = R = XMin = XMax = seed.x;
if( cn == 1 )
{
val0[0] = img[L];
newVal[0] = _newVal[0];
img[L] = newVal[0];
while( ++R < roi.width && img[R] == val0[0] )
img[R] = newVal[0];
while( --L >= 0 && img[L] == val0[0] )
img[L] = newVal[0];
}
else
{
assert( cn == 3 );
ICV_SET_C3( val0, img + L*3 );
ICV_SET_C3( newVal, _newVal );
ICV_SET_C3( img + L*3, newVal );
while( --L >= 0 && ICV_EQ_C3( img + L*3, val0 ))
ICV_SET_C3( img + L*3, newVal );
while( ++R < roi.width && ICV_EQ_C3( img + R*3, val0 ))
ICV_SET_C3( img + R*3, newVal );
}
XMax = --R;
XMin = ++L;
ICV_PUSH( seed.y, L, R, R + 1, R, UP );
while( head != tail )
{
int k, YC, PL, PR, dir;
ICV_POP( YC, L, R, PL, PR, dir );
int data[][3] =
{
{-dir, L - _8_connectivity, R + _8_connectivity},
{dir, L - _8_connectivity, PL - 1},
{dir, PR + 1, R + _8_connectivity}
};
if( region )
{
area += R - L + 1;
if( XMax < R ) XMax = R;
if( XMin > L ) XMin = L;
if( YMax < YC ) YMax = YC;
if( YMin > YC ) YMin = YC;
}
for( k = 0/*(unsigned)(YC - dir) >= (unsigned)roi.height*/; k < 3; k++ )
{
dir = data[k][0];
img = pImage + (YC + dir) * step;
int left = data[k][1];
int right = data[k][2];
if( (unsigned)(YC + dir) >= (unsigned)roi.height )
continue;
if( cn == 1 )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( (unsigned)i < (unsigned)roi.width && img[i] == val0[0] )
{
int j = i;
img[i] = newVal[0];
while( --j >= 0 && img[j] == val0[0] )
img[j] = newVal[0];
while( ++i < roi.width && img[i] == val0[0] )
img[i] = newVal[0];
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( (unsigned)i < (unsigned)roi.width && ICV_EQ_C3( img + i*3, val0 ))
{
int j = i;
ICV_SET_C3( img + i*3, newVal );
while( --j >= 0 && ICV_EQ_C3( img + j*3, val0 ))
ICV_SET_C3( img + j*3, newVal );
while( ++i < roi.width && ICV_EQ_C3( img + i*3, val0 ))
ICV_SET_C3( img + i*3, newVal );
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
}
}
if( region )
{
Cv32suf v0, v1, v2;
region->area = area;
region->rect.x = XMin;
region->rect.y = YMin;
region->rect.width = XMax - XMin + 1;
region->rect.height = YMax - YMin + 1;
v0.i = newVal[0]; v1.i = newVal[1]; v2.i = newVal[2];
region->value = cvScalar( v0.f, v1.f, v2.f );
}
}
/****************************************************************************************\
* Gradient Floodfill *
\****************************************************************************************/
#define DIFF_INT_C1(p1,p2) ((unsigned)((p1)[0] - (p2)[0] + d_lw[0]) <= interval[0])
#define DIFF_INT_C3(p1,p2) ((unsigned)((p1)[0] - (p2)[0] + d_lw[0])<= interval[0] && \
(unsigned)((p1)[1] - (p2)[1] + d_lw[1])<= interval[1] && \
(unsigned)((p1)[2] - (p2)[2] + d_lw[2])<= interval[2])
#define DIFF_FLT_C1(p1,p2) (fabs((p1)[0] - (p2)[0] + d_lw[0]) <= interval[0])
#define DIFF_FLT_C3(p1,p2) (fabs((p1)[0] - (p2)[0] + d_lw[0]) <= interval[0] && \
fabs((p1)[1] - (p2)[1] + d_lw[1]) <= interval[1] && \
fabs((p1)[2] - (p2)[2] + d_lw[2]) <= interval[2])
static void
icvFloodFillGrad_8u_CnIR( uchar* pImage, int step, uchar* pMask, int maskStep,
CvSize /*roi*/, CvPoint seed, uchar* _newVal, uchar* _d_lw,
uchar* _d_up, CvConnectedComp* region, int flags,
CvFFillSegment* buffer, int buffer_size, int cn )
{
uchar* img = pImage + step*seed.y;
uchar* mask = (pMask += maskStep + 1) + maskStep*seed.y;
int i, L, R;
int area = 0;
int sum[] = {0,0,0}, val0[] = {0,0,0};
uchar newVal[] = {0,0,0};
int d_lw[] = {0,0,0};
unsigned interval[] = {0,0,0};
int XMin, XMax, YMin = seed.y, YMax = seed.y;
int _8_connectivity = (flags & 255) == 8;
int fixedRange = flags & CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE;
int fillImage = (flags & CV_FLOODFILL_MASK_ONLY) == 0;
uchar newMaskVal = (uchar)(flags & 0xff00 ? flags >> 8 : 1);
CvFFillSegment* buffer_end = buffer + buffer_size, *head = buffer, *tail = buffer;
L = R = seed.x;
if( mask[L] )
return;
mask[L] = newMaskVal;
for( i = 0; i < cn; i++ )
{
newVal[i] = _newVal[i];
d_lw[i] = _d_lw[i];
interval[i] = (unsigned)(_d_up[i] + _d_lw[i]);
if( fixedRange )
val0[i] = img[L*cn+i];
}
if( cn == 1 )
{
if( fixedRange )
{
while( !mask[R + 1] && DIFF_INT_C1( img + (R+1), val0 ))
mask[++R] = newMaskVal;
while( !mask[L - 1] && DIFF_INT_C1( img + (L-1), val0 ))
mask[--L] = newMaskVal;
}
else
{
while( !mask[R + 1] && DIFF_INT_C1( img + (R+1), img + R ))
mask[++R] = newMaskVal;
while( !mask[L - 1] && DIFF_INT_C1( img + (L-1), img + L ))
mask[--L] = newMaskVal;
}
}
else
{
if( fixedRange )
{
while( !mask[R + 1] && DIFF_INT_C3( img + (R+1)*3, val0 ))
mask[++R] = newMaskVal;
while( !mask[L - 1] && DIFF_INT_C3( img + (L-1)*3, val0 ))
mask[--L] = newMaskVal;
}
else
{
while( !mask[R + 1] && DIFF_INT_C3( img + (R+1)*3, img + R*3 ))
mask[++R] = newMaskVal;
while( !mask[L - 1] && DIFF_INT_C3( img + (L-1)*3, img + L*3 ))
mask[--L] = newMaskVal;
}
}
XMax = R;
XMin = L;
ICV_PUSH( seed.y, L, R, R + 1, R, UP );
while( head != tail )
{
int k, YC, PL, PR, dir, curstep;
ICV_POP( YC, L, R, PL, PR, dir );
int data[][3] =
{
{-dir, L - _8_connectivity, R + _8_connectivity},
{dir, L - _8_connectivity, PL - 1},
{dir, PR + 1, R + _8_connectivity}
};
unsigned length = (unsigned)(R-L);
if( region )
{
area += (int)length + 1;
if( XMax < R ) XMax = R;
if( XMin > L ) XMin = L;
if( YMax < YC ) YMax = YC;
if( YMin > YC ) YMin = YC;
}
if( cn == 1 )
{
for( k = 0; k < 3; k++ )
{
dir = data[k][0];
curstep = dir * step;
img = pImage + (YC + dir) * step;
mask = pMask + (YC + dir) * maskStep;
int left = data[k][1];
int right = data[k][2];
if( fixedRange )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( !mask[i] && DIFF_INT_C1( img + i, val0 ))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_INT_C1( img + j, val0 ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] && DIFF_INT_C1( img + i, val0 ))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else if( !_8_connectivity )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( !mask[i] && DIFF_INT_C1( img + i, img - curstep + i ))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_INT_C1( img + j, img + (j+1) ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] &&
(DIFF_INT_C1( img + i, img + (i-1) ) ||
(DIFF_INT_C1( img + i, img + i - curstep) && i <= R)))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else
for( i = left; i <= right; i++ )
{
int idx, val[1];
if( !mask[i] &&
(((val[0] = img[i],
(unsigned)(idx = i-L-1) <= length) &&
DIFF_INT_C1( val, img - curstep + (i-1))) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_INT_C1( val, img - curstep + i )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_INT_C1( val, img - curstep + (i+1) ))))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_INT_C1( img + j, img + (j+1) ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] &&
((val[0] = img[i],
DIFF_INT_C1( val, img + (i-1) )) ||
(((unsigned)(idx = i-L-1) <= length &&
DIFF_INT_C1( val, img - curstep + (i-1) ))) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_INT_C1( val, img - curstep + i )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_INT_C1( val, img - curstep + (i+1) ))))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
}
img = pImage + YC * step;
if( fillImage )
for( i = L; i <= R; i++ )
img[i] = newVal[0];
else if( region )
for( i = L; i <= R; i++ )
sum[0] += img[i];
}
else
{
for( k = 0; k < 3; k++ )
{
dir = data[k][0];
curstep = dir * step;
img = pImage + (YC + dir) * step;
mask = pMask + (YC + dir) * maskStep;
int left = data[k][1];
int right = data[k][2];
if( fixedRange )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( !mask[i] && DIFF_INT_C3( img + i*3, val0 ))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_INT_C3( img + j*3, val0 ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] && DIFF_INT_C3( img + i*3, val0 ))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else if( !_8_connectivity )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( !mask[i] && DIFF_INT_C3( img + i*3, img - curstep + i*3 ))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_INT_C3( img + j*3, img + (j+1)*3 ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] &&
(DIFF_INT_C3( img + i*3, img + (i-1)*3 ) ||
(DIFF_INT_C3( img + i*3, img + i*3 - curstep) && i <= R)))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else
for( i = left; i <= right; i++ )
{
int idx, val[3];
if( !mask[i] &&
(((ICV_SET_C3( val, img+i*3 ),
(unsigned)(idx = i-L-1) <= length) &&
DIFF_INT_C3( val, img - curstep + (i-1)*3 )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_INT_C3( val, img - curstep + i*3 )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_INT_C3( val, img - curstep + (i+1)*3 ))))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_INT_C3( img + j*3, img + (j+1)*3 ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] &&
((ICV_SET_C3( val, img + i*3 ),
DIFF_INT_C3( val, img + (i-1)*3 )) ||
(((unsigned)(idx = i-L-1) <= length &&
DIFF_INT_C3( val, img - curstep + (i-1)*3 ))) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_INT_C3( val, img - curstep + i*3 )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_INT_C3( val, img - curstep + (i+1)*3 ))))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
}
img = pImage + YC * step;
if( fillImage )
for( i = L; i <= R; i++ )
ICV_SET_C3( img + i*3, newVal );
else if( region )
for( i = L; i <= R; i++ )
{
sum[0] += img[i*3];
sum[1] += img[i*3+1];
sum[2] += img[i*3+2];
}
}
}
if( region )
{
region->area = area;
region->rect.x = XMin;
region->rect.y = YMin;
region->rect.width = XMax - XMin + 1;
region->rect.height = YMax - YMin + 1;
if( fillImage )
region->value = cvScalar(newVal[0], newVal[1], newVal[2]);
else
{
double iarea = area ? 1./area : 0;
region->value = cvScalar(sum[0]*iarea, sum[1]*iarea, sum[2]*iarea);
}
}
}
static void
icvFloodFillGrad_32f_CnIR( float* pImage, int step, uchar* pMask, int maskStep,
CvSize /*roi*/, CvPoint seed, float* _newVal, float* _d_lw,
float* _d_up, CvConnectedComp* region, int flags,
CvFFillSegment* buffer, int buffer_size, int cn )
{
float* img = pImage + (step /= sizeof(float))*seed.y;
uchar* mask = (pMask += maskStep + 1) + maskStep*seed.y;
int i, L, R;
int area = 0;
double sum[] = {0,0,0}, val0[] = {0,0,0};
float newVal[] = {0,0,0};
float d_lw[] = {0,0,0};
float interval[] = {0,0,0};
int XMin, XMax, YMin = seed.y, YMax = seed.y;
int _8_connectivity = (flags & 255) == 8;
int fixedRange = flags & CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE;
int fillImage = (flags & CV_FLOODFILL_MASK_ONLY) == 0;
uchar newMaskVal = (uchar)(flags & 0xff00 ? flags >> 8 : 1);
CvFFillSegment* buffer_end = buffer + buffer_size, *head = buffer, *tail = buffer;
L = R = seed.x;
if( mask[L] )
return;
mask[L] = newMaskVal;
for( i = 0; i < cn; i++ )
{
newVal[i] = _newVal[i];
d_lw[i] = 0.5f*(_d_lw[i] - _d_up[i]);
interval[i] = 0.5f*(_d_lw[i] + _d_up[i]);
if( fixedRange )
val0[i] = img[L*cn+i];
}
if( cn == 1 )
{
if( fixedRange )
{
while( !mask[R + 1] && DIFF_FLT_C1( img + (R+1), val0 ))
mask[++R] = newMaskVal;
while( !mask[L - 1] && DIFF_FLT_C1( img + (L-1), val0 ))
mask[--L] = newMaskVal;
}
else
{
while( !mask[R + 1] && DIFF_FLT_C1( img + (R+1), img + R ))
mask[++R] = newMaskVal;
while( !mask[L - 1] && DIFF_FLT_C1( img + (L-1), img + L ))
mask[--L] = newMaskVal;
}
}
else
{
if( fixedRange )
{
while( !mask[R + 1] && DIFF_FLT_C3( img + (R+1)*3, val0 ))
mask[++R] = newMaskVal;
while( !mask[L - 1] && DIFF_FLT_C3( img + (L-1)*3, val0 ))
mask[--L] = newMaskVal;
}
else
{
while( !mask[R + 1] && DIFF_FLT_C3( img + (R+1)*3, img + R*3 ))
mask[++R] = newMaskVal;
while( !mask[L - 1] && DIFF_FLT_C3( img + (L-1)*3, img + L*3 ))
mask[--L] = newMaskVal;
}
}
XMax = R;
XMin = L;
ICV_PUSH( seed.y, L, R, R + 1, R, UP );
while( head != tail )
{
int k, YC, PL, PR, dir, curstep;
ICV_POP( YC, L, R, PL, PR, dir );
int data[][3] =
{
{-dir, L - _8_connectivity, R + _8_connectivity},
{dir, L - _8_connectivity, PL - 1},
{dir, PR + 1, R + _8_connectivity}
};
unsigned length = (unsigned)(R-L);
if( region )
{
area += (int)length + 1;
if( XMax < R ) XMax = R;
if( XMin > L ) XMin = L;
if( YMax < YC ) YMax = YC;
if( YMin > YC ) YMin = YC;
}
if( cn == 1 )
{
for( k = 0; k < 3; k++ )
{
dir = data[k][0];
curstep = dir * step;
img = pImage + (YC + dir) * step;
mask = pMask + (YC + dir) * maskStep;
int left = data[k][1];
int right = data[k][2];
if( fixedRange )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( !mask[i] && DIFF_FLT_C1( img + i, val0 ))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_FLT_C1( img + j, val0 ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] && DIFF_FLT_C1( img + i, val0 ))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else if( !_8_connectivity )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( !mask[i] && DIFF_FLT_C1( img + i, img - curstep + i ))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_FLT_C1( img + j, img + (j+1) ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] &&
(DIFF_FLT_C1( img + i, img + (i-1) ) ||
(DIFF_FLT_C1( img + i, img + i - curstep) && i <= R)))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else
for( i = left; i <= right; i++ )
{
int idx;
float val[1];
if( !mask[i] &&
(((val[0] = img[i],
(unsigned)(idx = i-L-1) <= length) &&
DIFF_FLT_C1( val, img - curstep + (i-1) )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_FLT_C1( val, img - curstep + i )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_FLT_C1( val, img - curstep + (i+1) ))))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_FLT_C1( img + j, img + (j+1) ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] &&
((val[0] = img[i],
DIFF_FLT_C1( val, img + (i-1) )) ||
(((unsigned)(idx = i-L-1) <= length &&
DIFF_FLT_C1( val, img - curstep + (i-1) ))) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_FLT_C1( val, img - curstep + i )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_FLT_C1( val, img - curstep + (i+1) ))))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
}
img = pImage + YC * step;
if( fillImage )
for( i = L; i <= R; i++ )
img[i] = newVal[0];
else if( region )
for( i = L; i <= R; i++ )
sum[0] += img[i];
}
else
{
for( k = 0; k < 3; k++ )
{
dir = data[k][0];
curstep = dir * step;
img = pImage + (YC + dir) * step;
mask = pMask + (YC + dir) * maskStep;
int left = data[k][1];
int right = data[k][2];
if( fixedRange )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( !mask[i] && DIFF_FLT_C3( img + i*3, val0 ))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_FLT_C3( img + j*3, val0 ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] && DIFF_FLT_C3( img + i*3, val0 ))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else if( !_8_connectivity )
for( i = left; i <= right; i++ )
{
if( !mask[i] && DIFF_FLT_C3( img + i*3, img - curstep + i*3 ))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_FLT_C3( img + j*3, img + (j+1)*3 ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] &&
(DIFF_FLT_C3( img + i*3, img + (i-1)*3 ) ||
(DIFF_FLT_C3( img + i*3, img + i*3 - curstep) && i <= R)))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
else
for( i = left; i <= right; i++ )
{
int idx;
float val[3];
if( !mask[i] &&
(((ICV_SET_C3( val, img+i*3 ),
(unsigned)(idx = i-L-1) <= length) &&
DIFF_FLT_C3( val, img - curstep + (i-1)*3 )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_FLT_C3( val, img - curstep + i*3 )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_FLT_C3( val, img - curstep + (i+1)*3 ))))
{
int j = i;
mask[i] = newMaskVal;
while( !mask[--j] && DIFF_FLT_C3( img + j*3, img + (j+1)*3 ))
mask[j] = newMaskVal;
while( !mask[++i] &&
((ICV_SET_C3( val, img + i*3 ),
DIFF_FLT_C3( val, img + (i-1)*3 )) ||
(((unsigned)(idx = i-L-1) <= length &&
DIFF_FLT_C3( val, img - curstep + (i-1)*3 ))) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_FLT_C3( val, img - curstep + i*3 )) ||
((unsigned)(++idx) <= length &&
DIFF_FLT_C3( val, img - curstep + (i+1)*3 ))))
mask[i] = newMaskVal;
ICV_PUSH( YC + dir, j+1, i-1, L, R, -dir );
}
}
}
img = pImage + YC * step;
if( fillImage )
for( i = L; i <= R; i++ )
ICV_SET_C3( img + i*3, newVal );
else if( region )
for( i = L; i <= R; i++ )
{
sum[0] += img[i*3];
sum[1] += img[i*3+1];
sum[2] += img[i*3+2];
}
}
}
if( region )
{
region->area = area;
region->rect.x = XMin;
region->rect.y = YMin;
region->rect.width = XMax - XMin + 1;
region->rect.height = YMax - YMin + 1;
if( fillImage )
region->value = cvScalar(newVal[0], newVal[1], newVal[2]);
else
{
double iarea = area ? 1./area : 0;
region->value = cvScalar(sum[0]*iarea, sum[1]*iarea, sum[2]*iarea);
}
}
}
/****************************************************************************************\
* External Functions *
\****************************************************************************************/
typedef void (*CvFloodFillFunc)(
void* img, int step, CvSize size, CvPoint seed, void* newval,
CvConnectedComp* comp, int flags, void* buffer, int buffer_size, int cn );
typedef void (*CvFloodFillGradFunc)(
void* img, int step, uchar* mask, int maskStep, CvSize size,
CvPoint seed, void* newval, void* d_lw, void* d_up, void* ccomp,
int flags, void* buffer, int buffer_size, int cn );
CV_IMPL void
cvFloodFill( CvArr* arr, CvPoint seed_point,
CvScalar newVal, CvScalar lo_diff, CvScalar up_diff,
CvConnectedComp* comp, int flags, CvArr* maskarr )
{
cv::Ptr<CvMat> tempMask;
cv::AutoBuffer<CvFFillSegment> buffer;
if( comp )
memset( comp, 0, sizeof(*comp) );
int i, type, depth, cn, is_simple;
int buffer_size, connectivity = flags & 255;
double nv_buf[4] = {0,0,0,0};
union { uchar b[4]; float f[4]; } ld_buf, ud_buf;
CvMat stub, *img = cvGetMat(arr, &stub);
CvMat maskstub, *mask = (CvMat*)maskarr;
CvSize size;
type = CV_MAT_TYPE( img->type );
depth = CV_MAT_DEPTH(type);
cn = CV_MAT_CN(type);
if( connectivity == 0 )
connectivity = 4;
else if( connectivity != 4 && connectivity != 8 )
CV_Error( CV_StsBadFlag, "Connectivity must be 4, 0(=4) or 8" );
is_simple = mask == 0 && (flags & CV_FLOODFILL_MASK_ONLY) == 0;
for( i = 0; i < cn; i++ )
{
if( lo_diff.val[i] < 0 || up_diff.val[i] < 0 )
CV_Error( CV_StsBadArg, "lo_diff and up_diff must be non-negative" );
is_simple &= fabs(lo_diff.val[i]) < DBL_EPSILON && fabs(up_diff.val[i]) < DBL_EPSILON;
}
size = cvGetMatSize( img );
if( (unsigned)seed_point.x >= (unsigned)size.width ||
(unsigned)seed_point.y >= (unsigned)size.height )
CV_Error( CV_StsOutOfRange, "Seed point is outside of image" );
cvScalarToRawData( &newVal, &nv_buf, type, 0 );
buffer_size = MAX( size.width, size.height )*2;
buffer.allocate( buffer_size );
if( is_simple )
{
int elem_size = CV_ELEM_SIZE(type);
const uchar* seed_ptr = img->data.ptr + img->step*seed_point.y + elem_size*seed_point.x;
CvFloodFillFunc func =
type == CV_8UC1 || type == CV_8UC3 ? (CvFloodFillFunc)icvFloodFill_8u_CnIR :
type == CV_32FC1 || type == CV_32FC3 ? (CvFloodFillFunc)icvFloodFill_32f_CnIR : 0;
if( !func )
CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "" );
// check if the new value is different from the current value at the seed point.
// if they are exactly the same, use the generic version with mask to avoid infinite loops.
for( i = 0; i < elem_size; i++ )
if( seed_ptr[i] != ((uchar*)nv_buf)[i] )
break;
if( i < elem_size )
{
func( img->data.ptr, img->step, size,
seed_point, &nv_buf, comp, flags,
buffer, buffer_size, cn );
return;
}
}
CvFloodFillGradFunc func =
type == CV_8UC1 || type == CV_8UC3 ? (CvFloodFillGradFunc)icvFloodFillGrad_8u_CnIR :
type == CV_32FC1 || type == CV_32FC3 ? (CvFloodFillGradFunc)icvFloodFillGrad_32f_CnIR : 0;
if( !func )
CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "" );
if( !mask )
{
/* created mask will be 8-byte aligned */
tempMask = cvCreateMat( size.height + 2, (size.width + 9) & -8, CV_8UC1 );
mask = tempMask;
}
else
{
mask = cvGetMat( mask, &maskstub );
if( !CV_IS_MASK_ARR( mask ))
CV_Error( CV_StsBadMask, "" );
if( mask->width != size.width + 2 || mask->height != size.height + 2 )
CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "mask must be 2 pixel wider "
"and 2 pixel taller than filled image" );
}
int width = tempMask ? mask->step : size.width + 2;
uchar* mask_row = mask->data.ptr + mask->step;
memset( mask_row - mask->step, 1, width );
for( i = 1; i <= size.height; i++, mask_row += mask->step )
{
if( tempMask )
memset( mask_row, 0, width );
mask_row[0] = mask_row[size.width+1] = (uchar)1;
}
memset( mask_row, 1, width );
if( depth == CV_8U )
for( i = 0; i < cn; i++ )
{
int t = cvFloor(lo_diff.val[i]);
ld_buf.b[i] = CV_CAST_8U(t);
t = cvFloor(up_diff.val[i]);
ud_buf.b[i] = CV_CAST_8U(t);
}
else
for( i = 0; i < cn; i++ )
{
ld_buf.f[i] = (float)lo_diff.val[i];
ud_buf.f[i] = (float)up_diff.val[i];
}
func( img->data.ptr, img->step, mask->data.ptr, mask->step,
size, seed_point, &nv_buf, ld_buf.f, ud_buf.f,
comp, flags, buffer, buffer_size, cn );
}
int cv::floodFill( InputOutputArray _image, Point seedPoint,
Scalar newVal, Rect* rect,
Scalar loDiff, Scalar upDiff, int flags )
{
CvConnectedComp ccomp;
CvMat c_image = _image.getMat();
cvFloodFill(&c_image, seedPoint, newVal, loDiff, upDiff, &ccomp, flags, 0);
if( rect )
*rect = ccomp.rect;
return cvRound(ccomp.area);
}
int cv::floodFill( InputOutputArray _image, InputOutputArray _mask,
Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect,
Scalar loDiff, Scalar upDiff, int flags )
{
CvConnectedComp ccomp;
CvMat c_image = _image.getMat(), c_mask = _mask.getMat();
cvFloodFill(&c_image, seedPoint, newVal, loDiff, upDiff, &ccomp, flags, c_mask.data.ptr ? &c_mask : 0);
if( rect )
*rect = ccomp.rect;
return cvRound(ccomp.area);
}
/* End of file. */
参照先:
1 http://hi.baidu.com/jimmywood1987/blog/item/8410d9d5e621bd209a502740.html
2 http://sjy.gxqzu.edu.cn/sjx/sjxbk3/newsshow.aspx?n_id=49
3 http://blog.sina.com.cn/s/blog_611a555e0100fcrq.html
4 http://blog.csdn.net/zhjx2314/article/details/1629702