146.矩形区域的颜色填充

简介: 146.矩形区域的颜色填充
#include <stdio.h>
#include <graphics.h>
void main()
{int gd=VGA,gm=VGALO;
 /*registerbgidriver(EGAVGA_driver);*/
 initgraph(&gd,&gm,"e:\\tc\\bgi"); /*设置图形模式*/
 setcolor(YELLOW);
 rectangle(105,105,175,135); /*画正方形*/
 full(120,120,YELLOW); /*调填充函数*/
 getch(); /*等待*/
 closegraph(); /*关闭图形模式*/
}
#define DELAY_TIME 5/*填充点后延长的时间,用来观看填充的过程,单位:毫秒*/
int full(int x,int y,int color1)/*递归的填充函数*/
{int color2,x1,y1;
 x1=x; y1=y;
 if(kbhit())return;
 color2=getpixel(x1,y1); /*读(x,y)点颜色值*/
 if(color2!=color1) /*判断是否与填充色相等*/
 {putpixel(x1,y1,color1); /*画点(x1,y1) */
  delay(DELAY_TIME);
  getch();
  x1++;
  full(x1,y1,color1); /*递归调用*/
 }
 x1=x; y1=y;
 color2=getpixel(x1-1,y1); /*读(x1-1,y1)点颜色值*/
 if(color2!=color1) /*判断是否与填充色相等*/
 {putpixel(x1,y1,color1); /*画点(x1,y1) */
  delay(DELAY_TIME);
  x1--;
  full(x1,y1,color1); /*递归调用*/
 }
 x1=x; y1=y;
 color2=getpixel(x1,y1+1); /*读(x1,y1+1)点颜色值*/
 if(color2!=color1) /*判断是否与填充色相等*/
 {putpixel(x1,y1,color1); /*画点(x1,y1) */
  delay(DELAY_TIME);
  y1++;
  full(x1,y1,color1); /*递归调用*/
 }
 x1=x; y1=y;
 color2=getpixel(x1,y1-1); /*读(x1,y1+1)点颜色值*/
 if(color2!=color1) /*判断是否与填充色相等*/
 {putpixel(x1,y1,color1); /*画点(x1,y1) */
  delay(DELAY_TIME);
  y1--;
  full(x1,y1,color1); /*递归调用*/
 }
 return;
}
相关文章
|
11月前
|
文字识别 开发者 数据处理
多模态数据信息提取解决方案评测报告!
阿里云推出的《多模态数据信息提取》解决方案,利用AI技术从文本、图像、音频和视频中提取关键信息,支持多种应用场景,大幅提升数据处理效率。评测涵盖部署体验、文档清晰度、模板简化、示例验证及需求适配性等方面。方案表现出色,部署简单直观,功能强大,适合多种业务场景。建议增加交互提示、多语言支持及优化OCR和音频转写功能...
402 3
多模态数据信息提取解决方案评测报告!
|
程序员 Go
go语言中if 语句
go语言中if 语句
253 3
|
C# Windows 监控
WPF应用跨界成长秘籍:深度揭秘如何与Windows服务完美交互,扩展功能无界限!
【8月更文挑战第31天】WPF(Windows Presentation Foundation)是 .NET 框架下的图形界面技术,具有丰富的界面设计和灵活的客户端功能。在某些场景下,WPF 应用需与 Windows 服务交互以实现后台任务处理、系统监控等功能。本文探讨了两者交互的方法,并通过示例代码展示了如何扩展 WPF 应用的功能。首先介绍了 Windows 服务的基础知识,然后阐述了创建 Windows 服务、设计通信接口及 WPF 客户端调用服务的具体步骤。通过合理的交互设计,WPF 应用可获得更强的后台处理能力和系统级操作权限,提升应用的整体性能。
388 0
|
存储 人工智能 自然语言处理
手猫助手Agent技术探索总结(1)
手猫助手Agent技术探索总结
512 6
|
存储 Kubernetes API
Kubernetes学习-核心概念篇(三) 核心概念和专业术语
Kubernetes学习-核心概念篇(三) 核心概念和专业术语
Kubernetes学习-核心概念篇(三) 核心概念和专业术语
|
前端开发
HTML段落标签与换行标签的详解与应用
HTML段落标签与换行标签的详解与应用
943 0
|
传感器 自动驾驶 安全
深入探讨自动驾驶感知技术:实现无人驾驶的关键
深入探讨自动驾驶感知技术:实现无人驾驶的关键
511 5
|
监控 安全 Linux
centos常用指令
centos常用指令
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
【前沿解读】17篇2023淘天业务技术A类顶会论文(下)
【前沿解读】17篇2023淘天业务技术A类顶会论文(下)
624 3
|
人工智能 编解码 算法
【IJCAI 2023】流感知优化之 DAMO-StreamNet 论文解读
传统视频目标检测(Video Object Detection, VOD)是离线(offline)的检测任务,即仅考虑算法的检测精度,未考虑算法的延时。流感知(Streaming Perception)任务作为VOD的一个细分方向,采用流平均精度(Streaming Average Precision, sAP)指标,衡量算法的在线(online)检测能力,即同时衡量算法的精度和延时。本文针对现有的流感知工作在训练方式和模型感受野两方面的不足,提出了DAMO-StreamNet,在保证算法实时性的前提下,实现了SOTA的性能。
1582 6
【IJCAI 2023】流感知优化之 DAMO-StreamNet 论文解读