Python 区域生长算法

大家好。我真的很难弄明白这件事的逻辑，希望你能帮我解决。在我继续之前，我只想让你们知道，我是一名业余程序员，也是这方面的初学者，没有接受过任何形式的正式计算机科学培训，所以请耐心听我说另外，我正在使用Python，但我可以使用Java或类似的东西

不管是谁，我希望实现一个区域增长，用于一个基本的Drawbot。 以下是一篇关于区域增长的文章：

按照我的设想，绘制基于的图像将满足以下标准：

• 在任意颜色深度下，图像最大尺寸为3x3英寸

• 图像将是白色背景上的黑色连续形状

• 形状可以位于背景上的任何位置

我考虑了以下解决这个问题的方法。虽然有些工作在某种程度上是可行的，但它们在性能或可行性上都有相当大的缺陷（至少在我看来不可行）。此外，由于这是一个Drawbot，因此需要使用一条连续的线来完成。但这并不意味着我不能回溯，它只是消除了多个起点（种子）的可能性

经过深思熟虑的办法： 随机游走： 用随机游走来解决这个问题是我的第一本能。我想，一个实现这一点的随机行走程序应该是这样的：

伪python

Cells To Visit = Number of Black Cells
Cells Visited = 0
MarkColor = red
While Cells Visited < Cells To Visit:
    if currentcell is black:
        Mark Current Cell As Visited #change pixel to red
        Cells Visited +=1
    neighbors = Get_Adjacent_Cells() #returns cells either black or red
    next cell = random.choose(neighbors)
    currentCell = next cell

要访问的单元格=黑色单元格的数量
访问的单元格=0
标记颜色=红色
访问的单元格<要访问的单元格：
如果currentcell为黑色：
将当前单元格标记为已访问#将像素更改为红色
访问的单元格+=1
neights=Get_neighting_Cells（）#返回黑色或红色单元格
下一个单元格=随机。选择（邻居）
currentCell=下一个单元格

虽然我认为这是可行的，但在我看来，这是非常无效的，也不能保证会有好的结果，但为了实际完成某件事，我可能最终会尝试这个。。。伪代码中的逻辑是否正确

清扫模式： 在我看来，这个方法似乎是最容易实现的。我的想法是，我可以在形状的一个极端选择一个起点（例如，最左边的最低点）。从那里它会向右画，只在x轴上移动，直到碰到一个白色像素。从这里开始，它将在y轴上向上移动一个像素，然后在x轴上向左移动，直到到达一个白色像素。如果正上方的像素恰好是白色的，则在x轴上回溯，直到在其上方找到一个黑色像素

经进一步检查，这种方法有一些主要缺点。 当面对这样的形状时：

结果如下所示：

即使我让它在一段时间后开始清扫，中间的腿仍然会被忽略

4/8连通邻居：

在我看来，这种方法是最强大和有效的，但在这一点上，我无法完全理解它，也无法想到如何在不可能留下一些被忽视的领域的情况下实施它

在每个单元格中，我会查看相邻的黑色单元格，设计一些方法来排列我应该首先访问哪个单元格，访问所有单元格，然后重复这个过程，直到所有单元格都被覆盖

我在这里看到的问题首先是处理实现这一点所需的数据结构，而且仅仅是找出其背后的逻辑

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这些是我能想到的最好的解决办法。谢谢你花时间阅读这篇文章，我意识到它很长，但我认为我应该尽可能明确。如有任何建议，我们将不胜感激。。。谢谢

编辑：

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我还研究了迷宫生成和求解算法，但不确定如何在这里实现。我对迷宫求解算法的理解是，它们依赖于迷宫通道的宽度相等。这一点我当然可能是错的。

一个简单的技巧，可以帮助解决一些迷宫问题，一只手放在墙上，可能会有所帮助

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然而，请注意，如果您选择了一个随机的起点，那么您可能会选择一个点，即无论您从那里以何种方式旅行，您都会挡住一部分。也就是说，如果你从一小时的玻璃形状开始，你只能填充一半。

基本区域生长，在伪代码中看起来有点像：

seed_point // starting point
visited // boolean array/matrix, same size as image
point_queue // empty queue

point_queue.enqueue( seed_point )
visited( seed_point ) = true

while( point_queue is not empty ) {
    this_point = point_queue.dequeue()
    for each neighbour of this_point {
        if not visited( neighbour ) and neighbour is black/red/whatever
            point_queue.enqueue( neighbour )
            visited( neighbour ) = true
    }
}

// we are done. the "visited" matrix tells
// us which pixels are in the region

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不过我不明白你提到的排名是从哪里来的。我遗漏了什么吗？

这里有一个关于编写递归迷宫解算器的非常好的小屏幕：

我想它可能会给你一些解决你试图解决的问题的想法

还有，这里有一个小的递归迷宫解决脚本，我在看了电影后写的。等宽通道是不必要的，唯一需要的是开放空间、墙壁和某种结束条件，在这种情况下，找到迷宫的尽头

如果你不想递归，你可以做的另一件事是使用“回溯”方法。您可以在本页上看到一个用于随机生成迷宫的小示例： （页面上的第一个示例）

这听起来有关系吗？如果是的话，如果你想让我更详细地解释什么，请告诉我

编辑：

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这似乎是一个关于在python中使用flood fills的非常好的讨论

我被这个很长的问题弄糊涂了

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你确定你不只是想做一个简单的尝试吗？

我一直计划指定一个特定的起点，这对我来说已经很难了，我无法想象必须处理所有可能的起点。。。D：为了看我是否理解您的解决方案，您建议的方法是否会以一条路径结束，该路径将运行在最外侧边缘的旁边，从而结束自身的螺旋式旋转？如果是这样的话