Python编程实现计算机图形学的边缘填充算法，并显示对每一条边进行处理的中间结果，详细代码

在Python中，我们可以使用PIL库（Python Imaging Library）来实现基本的边缘填充算法，比如简单的4邻接像素检查。这里我将提供一个基本的例子，展示如何遍历图像的每个像素并检查其周围是否为黑色（假设白色背景），如果是，则填充黑色。

from PIL import Image, ImageDraw

def edge_fill(image_path, output_path, fill_color=(0, 0, 0)):
    # 加载图片
    img = Image.open(image_path)
    
    # 创建一个新的Image用于保存处理后的结果
    filled_img = Image.new('RGB', img.size, (255, 255, 255))  # 黑色背景

    draw = ImageDraw.Draw(filled_img)

    # 遍历每个像素
    for x in range(img.width):
        for y in range(img.height):
            # 获取当前像素颜色
            pixel_color = img.getpixel((x, y))
            
            # 检查四个相邻像素
            if (0, 0, 0) == pixel_color or (img.getpixel((x - 1, y)) == (0, 0, 0) and img.getpixel((x + 1, y)) == (0, 0, 0) and img.getpixel((x, y - 1)) == (0, 0, 0) and img.getpixel((x, y + 1)) == (0, 0, 0)):
                # 如果是边界，则填充fill_color
                draw.rectangle([(x, y), (x+1, y+1)], outline=fill_color, fill=fill_color)

    # 显示中间处理结果（这里我们假设output是一个窗口）
    filled_img.show('Edge Filling Progress')

    # 保存结果
    filled_img.save(output_path)

# 调用函数，传入原始图片路径、输出图片路径以及填充的颜色
edge_fill('input_image.png', 'output_filled_image.png')

这个例子非常基础，实际应用中可能需要更复杂的边缘检测算法，如Canny算子，然后再进行填充。运行此代码会实时显示边缘填充的过程，最后生成一张填充了黑色边缘的新图片。