Android不规则封闭区域填充色彩的实例代码

发布时间：2020-10-05 11:11:06 作者：鸿洋_
来源：脚本之家阅读：138

一、概述

在上一篇的叙述中，我们通过图层的方式完成了图片颜色的填充（详情请戳：Android不规则图像填充颜色小游戏），不过在着色游戏中更多的还是基于边界的图像的填充。本篇博客将详细描述。

图像的填充有2种经典算法。

一种是种子填充法。

种子填充法理论上能够填充任意区域和图形,但是这种算法存在大量的反复入栈和大规模的递归,降低了填充效率。

另一种是扫描线填充法。

注意：实际上图像填充的算法还是很多的，有兴趣可以去Google学术上去搜一搜。

ok，下面先看看今天的效果图：

Android不规则封闭区域填充色彩的实例代码

ok，可以看到这样的颜色填充比上一篇的基于层的在素材的准备上要easy 很多~~~

二、原理分析

首先我们简述下原理，我们在点击的时候拿到点击点的”颜色”，然后按照我们选择的算法进行填色即可。

算法1：种子填充法，四联通/八联通

算法简介：假设要将某个区域填充成红色。

从用户点击点的像素开始，上下左右（八联通还有左上，左下，右上，右下）去判断颜色，如果四个方向上的颜色与当前点击点的像素一致，则改变颜色至目标色。然后继续上述这个过程。

ok，可以看到这是一个递归的过程，1个点到4个，4个到16个不断的去延伸。如果按照这种算法，你会写出类似这样的代码：

/**
 * @param pixels 像素数组
 * @param w 宽度
 * @param h 高度
 * @param pixel 当前点的颜色
 * @param newColor 填充色
 * @param i 横坐标
 * @param j 纵坐标
 */
 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);
 }

代码很简单，但是如果你去运行，会发生StackOverflowException异常，这个异常主要是因为大量的递归造成的。虽然简单，但是在移动设备上使用该方法不行。

于是，我就想，这个方法不是递归深度过多么，那么我可以使用一个Stack去存像素点，减少递归的深度和次数，于是我把代码改成如下的方式：

/**
 * @param pixels 像素数组
 * @param w 宽度
 * @param h 高度
 * @param pixel 当前点的颜色
 * @param newColor 填充色
 * @param i 横坐标
 * @param j 纵坐标
 */
 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));
 }
 }

 }
 }

方法的思想也比较简单，将当前像素点入栈，然后出栈着色，接下来分别判断四个方向的，如果符合条件也进行入栈（只要栈不为空持续运行）。ok，这个方法我也尝试跑了下，恩，这次不会报错了，但是速度特别的慢~~~~慢得我是不可接受的。（有兴趣可以尝试，记得如果ANR，点击等待）。

这样来看，第一种算法，我们是不考虑了，没有办法使用，主要原因是假设对于矩形同色区域，都是需要填充的，而算法一依然是各种入栈。于是考虑第二种算法

扫描线填充法

算法思想[4]：

初始化一个空的栈用于存放种子点，将种子点(x, y)入栈；
判断栈是否为空，如果栈为空则结束算法，否则取出栈顶元素作为当前扫描线的种子点(x, y)，y是当前的扫描线；
从种子点(x, y)出发，沿当前扫描线向左、右两个方向填充，直到边界。分别标记区段的左、右端点坐标为xLeft和xRight；
分别检查与当前扫描线相邻的y - 1和y + 1两条扫描线在区间[xLeft, xRight]中的像素，从xRight开始向xLeft方向搜索，假设扫描的区间为AAABAAC（A为种子点颜色），那么将B和C前面的A作为种子点压入栈中，然后返回第（2）步；

上述参考自参考文献[4]，做了些修改，文章[4]中描述算法，测试有一点问题，所以做了修改.

可以看到该算法，基本上是一行一行着色的，这样的话在大块需要着色区域的效率比算法一要高很多。

ok，关于算法的步骤大家目前觉得模糊，一会可以参照我们的代码。选定了算法以后，接下来就开始编码了。

三、编码实现

我们代码中引入了一个边界颜色，如果设置的话，着色的边界参考为该边界颜色，否则会只要与种子颜色不一致为边界。

（一）构造方法与测量

public class ColourImageView extends ImageView
{

 private Bitmap mBitmap;
 /**
 * 边界的颜色
 */
 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();

 //以宽度为标准，等比例缩放view的高度
 setMeasuredDimension(viewWidth,
 getDrawable().getIntrinsicHeight() * viewWidth / getDrawable().getIntrinsicWidth());
 L.e("view's width = " + getMeasuredWidth() + " , view's height = " + getMeasuredHeight());

 //根据drawable，去得到一个和view一样大小的bitmap
 BitmapDrawable drawable = (BitmapDrawable) getDrawable();
 Bitmap bm = drawable.getBitmap();
 mBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bm, getMeasuredWidth(), getMeasuredHeight(), false);
 }

可以看到我们选择的是继承ImageView，这样只需要将图片设为src即可。
构造方法中获取我们的自定义边界颜色，当然可以不设置~~
重写测量的目的是为了获取一个和View一样大小的Bitmap便于我们操作。

接下来就是点击啦~

（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);
 }

 /**
 * 根据x,y获得改点颜色，进行填充
 *
 * @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();
 //拿到该bitmap的颜色数组
 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);
 //重新设置bitmap
 bm.setPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);
 setImageDrawable(new BitmapDrawable(bm));

 }

可以看到，我们在onTouchEvent中获取(x,y)，然后拿到改点坐标：

获得点击点颜色，获得整个bitmap的像素数组

改变这个数组中的颜色

然后重新设置给bitmap，重新设置给ImageView

重点就是通过fillColor去改变数组中的颜色

/**
 * @param pixels 像素数组
 * @param w 宽度
 * @param h 高度
 * @param pixel 当前点的颜色
 * @param newColor 填充色
 * @param i 横坐标
 * @param j 纵坐标
 */
 private void fillColor(int[] pixels, int w, int h, int pixel, int newColor, int i, int j)
 {
 //步骤1：将种子点(x, y)入栈；
 mStacks.push(new Point(i, j));

 //步骤2：判断栈是否为空，
 // 如果栈为空则结束算法，否则取出栈顶元素作为当前扫描线的种子点(x, y)，
 // y是当前的扫描线；
 while (!mStacks.isEmpty())
 {


 /**
 * 步骤3：从种子点(x, y)出发，沿当前扫描线向左、右两个方向填充，
 * 直到边界。分别标记区段的左、右端点坐标为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;


 /**
 * 步骤4：
 * 分别检查与当前扫描线相邻的y - 1和y + 1两条扫描线在区间[xLeft, xRight]中的像素，
 * 从xRight开始向xLeft方向搜索，假设扫描的区间为AAABAAC（A为种子点颜色），
 * 那么将B和C前面的A作为种子点压入栈中，然后返回第（2）步；
 */
 //从y-1找种子
 if (seed.y - 1 >= 0)
 findSeedInNewLine(pixels, pixel, w, h, seed.y - 1, left, right);
 //从y+1找种子
 if (seed.y + 1 < h)
 findSeedInNewLine(pixels, pixel, w, h, seed.y + 1, left, right);
 }

 }

可以看到我已经很清楚的将该算法的四个步骤标识到该方法中。好了，最后就是一些依赖的细节上的方法：

 /**
 * 在新行找种子节点
 *
 * @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)
 {
 /**
 * 获得该行的开始索引
 */
 int begin = i * w + left;
 /**
 * 获得该行的结束索引
 */
 int end = i * w + right;

 boolean hasSeed = false;

 int rx = -1, ry = -1;

 ry = i;

 /**
 * 从end到begin，找到种子节点入栈（AAABAAAB，则B前的A为种子节点）
 */
 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，返回填充的个数
 *
 * @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，返回填色的数量值
 *
 * @return
 */
 private int fillLineLeft(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int newColor, int x, int y)
 {
 int count = 0;
 while (x >= 0)
 {
 //计算出索引
 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;
 }
 }

 /**
 * 返回一个随机颜色
 *
 * @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，代码就介绍完毕了~~~

最后贴下布局文件~~

<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
 xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
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 tools:context=".MainActivity">
 <com.zhy.colour_app_01.ColourImageView
 zhy:border_color="#FF000000"
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 android:layout_height="match_parent"/>

</RelativeLayout>


<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<resources>
 <declare-styleable name="ColourImageView">
 <attr name="border_color" format="color|reference"></attr>
 </declare-styleable>
</resources>

参考链接

扫描线种子填充算法的解析

图像处理之泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm)

递归种子填充算法

扫描线种子填充算法

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对亿速云的支持。

Android不规则封闭区域填充色彩的实例代码

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