编程实现边填充算法，并显示对每一条边进行处理的中间结果

边填充（Edge Filling），通常用于图形渲染或者图像处理中，比如创建轮廓线、边缘检测等。在编程中，可以采用各种数据结构（如邻接矩阵、邻接表）和遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索）来实现。这里简单提供一种基于二维数组的Python示例，我们将使用邻接矩阵并用DFS进行边填充：

import numpy as np

def edge_fill(image, visited=np.zeros_like(image), dx=[0, 1, 0, -1], dy=[1, 0, -1, 0]):
    # 假设image是一个二维数组表示的图片，visited用于标记已访问过的像素
    m, n = image.shape
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if visited[i][j] == 0 and image[i][j] == 1:  # 如果像素值为1（非黑色）
                stack = [(i, j)]  # 初始化栈
                while stack:
                    x, y = stack.pop()
                    print(f"Processing pixel ({x}, {y})")  # 输出处理过程
                    visited[x][y] = 1  # 标记为已访问
                    for k in range(4):  # 遍历四个相邻方向
                        nx, ny = x + dx[k], y + dy[k]
                        if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and not visited[nx][ny]:  # 如果未访问过
                            stack.append((nx, ny))
                            image[nx][ny] = 1  # 将相邻像素设置为白色，表示边填充完成

# 使用示例，将image初始化为二值图像，然后执行边填充
image = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]])
edge_fill(image)

在这个例子中，我们首先检查每个像素是否为边界（值为1），如果是，则将其标记为已访问，并递归地遍历其相邻像素。每次迭代都会打印出当前正在处理的像素位置，直到所有相连的边都被填充。