八邻域种子蔓延洪水淹没算法的python代码

以下是一个基于Python的八邻域种子蔓延洪水淹没算法的代码示例：

def flood_fill(image, seed_point, new_color):
    """
    八邻域种子蔓延洪水淹没算法
    :param image: 待填充图像
    :param seed_point: 种子点坐标
    :param new_color: 新颜色
    """
    # 获取图像宽度和高度
    width, height = image.size

    # 获取源图像的像素值和目标颜色
    src_color = image.getpixel(seed_point)

    # 如果种子点的颜色和新颜色相同，则直接返回
    if src_color == new_color:
        return

    # 创建一个队列用于存储待填充像素的坐标
    queue = [seed_point]

    # 循环直到队列为空
    while queue:
        # 取出队列中的第一个像素坐标
        x, y = queue.pop(0)

        # 如果当前像素点的颜色和种子点颜色相同，则将其替换为新颜色
        if image.getpixel((x, y)) == src_color:
            image.putpixel((x, y), new_color)

            # 将相邻的像素点压入队列中
            if x > 0:
                queue.append((x - 1, y))
            if x < width - 1:
                queue.append((x + 1, y))
            if y > 0:
                queue.append((x, y - 1))
            if y < height - 1:
                queue.append((x, y + 1))
            if x > 0 and y > 0:
                queue.append((x - 1, y - 1))
            if x > 0 and y < height - 1:
                queue.append((x - 1, y + 1))
            if x < width - 1 and y > 0:
                queue.append((x + 1, y - 1))
            if x < width - 1 and y < height - 1:
                queue.append((x + 1, y + 1))

在以上代码中，`image` 是待填充的图像，`seed_point` 是种子点的坐标，`new_color` 是新的颜色。在函数中，先获取种子点的颜色和图像的宽度和高度。然后，创建一个队列，将种子点的坐标压入队列中。接着，循环处理队列中的像素点，如果当前像素点的颜色和种子点颜色相同，则将其替换为新颜色，并将相邻的 8 个像素点的坐标压入队列中。最终，当队列为空时，所有相邻的像素点都被替换成了新颜色。