CN115294235A - 基于位图的图形填充方法、终端以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于位图的图形填充方法、终端以及存储介质，该基于位图的图形填充方法包括：S101：缓存位图，并通过位图获取实体的边界点以及边界点中与拾取点联通区域相关的边界点；S102：根据连通性将与拾取点联通区域相关的边界点分割为外环边界点、内环边界点，通过外环边界点、内环边界点并行找环，根据找环结果确定填充边界和利用填充边界进行图形填充。本发明，能够多线程实现填充边界的查找，无需人工查找和选择填充边界，操作简单，速度快、效率高，提升了用户使用体验。

Description

基于位图的图形填充方法、终端以及存储介质

技术领域

本发明涉及位图填充技术领域，尤其涉及一种基于位图的图形填充方法、终端以及存储介质。

背景技术

位图图像（bitmap），亦称为点阵图像或栅格图像，是由称作像素（图片元素）的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样。当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块。扩大位图尺寸的效果是增大单个像素，从而使线条和形状显得参差不齐。然而，如果从稍远的位置观看它，位图图像的颜色和形状又显得是连续的。用数码相机拍摄的照片、扫描仪扫描的图片以及计算机截屏图等都属于位图。

在对位图进行编辑时，经常遇到需要对位图中的图形进行填充。在图形填充过程中，需要先获取待填充图形的填充边界，再基于该填充边界填充图形。而填充边界的获取，采取人工方式一一在位图上选择填充边界，操作繁琐，效率低，难以满足用户体验。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提出一种基于位图的图形填充方法、终端以及存储介质，获取位图上实体的边界点以及与拾取点联通区域相关的边界点，根据连通性将边界点分割为外环边界点、内环边界点，并行利用外环边界点、内环边界点进行找环以获取填充边界，能够多线程实现填充边界的查找，加快了图形填充速度，无需人工查找和选择填充边界，操作简单，速度快、效率高，提升了用户使用体验。

为解决上述问题，本发明采用的一个技术方案为：一种基于位图的图形填充方法，所述基于位图的图形填充方法包括：S101：缓存位图，并通过位图获取实体的边界点以及所述边界点中与拾取点联通区域相关的边界点；S102：根据连通性将所述与拾取点联通区域相关的边界点分割为外环边界点、内环边界点，通过外环边界点、内环边界点并行找环，根据找环结果确定填充边界和利用所述填充边界进行图形填充。

进一步地，所述缓存位图的步骤具体包括：基于屏幕在位图上对应的显示区域缓存位图，并存储实体与位图的映射关系，所述映射关系包括所述实体在位图上对应的像素点。

进一步地，所述通过位图获取实体的边界点以及所述边界点中与拾取点联通区域相关的边界点的步骤具体包括：根据所述映射关系确定每个实体的边界点，将所述拾取点转换到位图上，基于位图上的拾取点进行像素泛洪以获取所述边界点中与拾取点联通区域相关的边界点。

进一步地，所述根据连通性将所述与拾取点联通区域相关的边界点分割为外环边界点、内环边界点的步骤具体包括：根据连通性将所述边界点分割为不同的部分，获取各部分边界点的坐标，基于坐标确定各部分边界点的分类，所述分类包括外环边界点、内环边界点。

进一步地，所述通过外环边界点、内环边界点并行找环的步骤具体包括：获取外环边界点相关的实体，通过找环算法对所述外环边界点相关的实体进行找环；并获取内环边界点和所述内环边界点内部所有点对应的实体，通过找环算法对所述实体进行找环。

进一步地，所述找环算法包括：将实体分割为不存在相交、自交的线，根据线的端点之间的距离对所述端点进行聚合生成有向图，找出所述有向图中的环，所述线除端点外不相交，所述线包括曲线、圆弧、线段。

进一步地，所述将实体分割为不存在相交、自交的线的步骤具体包括：对所述实体进行自交打断、相交打断处理生成多段线，并记录两条相邻线的邻近点。

进一步地，所述找出所述有向图中的环的步骤具体包括：对所述有向图中节点的边按顺时针或逆时针进行极角排序，根据排序后的边获取所述有向图中的环。

基于相同的发明构思，本发明还提出一种智能终端，所述智能终端包括处理器、存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器与所述存储器通信连接，所述处理器通过所述计算机程序执行如上所述的基于位图的图形填充方法。

基于相同的发明构思，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序数据，所述程序数据被用于执行如上所述的基于位图的图形填充方法。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：获取位图上实体的边界点以及与拾取点联通区域相关的边界点，根据连通性将边界点分割为外环边界点、内环边界点，并行利用外环边界点、内环边界点进行找环以获取填充边界，能够多线程实现填充边界的查找，加快了图形填充速度，无需人工查找和选择填充边界，操作简单，速度快、效率高，提升了用户使用体验。

附图说明

图1为本发明基于位图的图形填充方法一实施例的流程图；

图2为本发明基于位图的图形填充方法另一实施例的流程图；

图3为本发明基于位图的图形填充方法中被缓存的位图一实施例的示意图；

图4为本发明基于位图的图形填充方法中找环算法应用的位图一实施例的示意图；

图5为对图4的位图进行扫描线求交后生成的线段一实施例的示意图；

图6为基于图4的位图生成的有向图一实施例的示意图；

图7为本发明基于位图的图形填充方法中找环算法一实施例的流程图；

图8为本发明基于位图的图形填充方法中有向环中找环一实施例的流程图；

图9为本发明智能终端一实施例的结构图；

图10为本发明计算机可读存储介质一实施例的结构图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，通常在此处附图中描述和示出的各本公开实施例在不冲突的前提下，可相互组合，其中的结构部件或功能模块可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。

在本申请公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数生式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数生式，除非上下文清楚地表示其它含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

请参阅图1－图8，其中，图1为本发明基于位图的图形填充方法一实施例的流程图；图2为本发明基于位图的图形填充方法另一实施例的流程图；图3为本发明基于位图的图形填充方法中位图的缓存一实施例的示意图；图4为本发明基于位图的图形填充方法中找环算法应用的位图一实施例的示意图；图5为对图4的位图进行扫描线求交后生成的线段一实施例的示意图；图6为基于图4的位图生成的有向图一实施例的示意图；图7为本发明基于位图的图形填充方法中找环算法一实施例的流程图；图8为本发明基于位图的图形填充方法中有向环中找环一实施例的流程图。结合图1－图8对本发明基于位图的图形填充方法进行说明。

在本实施例中，执行基于位图的图形填充方法的设备为智能终端，该智能终端可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、服务器以及其他能够能够加载位图和对位图执行填充操作的设备。其中，位图包括CAD中的位图图像。

在本实施例中，智能终端执行的基于位图的图形填充方法包括：

S101：缓存位图，并通过位图获取实体的边界点以及边界点中与拾取点联通区域相关的边界点。

在本实施例中，缓存位图的步骤具体包括：基于屏幕在位图上对应的显示区域缓存位图，并存储实体与位图的映射关系，映射关系包括实体在位图上对应的像素点。

在一个具体的实施例中，如图3所示，将六个实体转换为几何对象后绘制到位图上，每个实体绘制时记录其覆盖的像素点，则圆1对应的青色区域的像素点就是圆1中记录的数据；如此每个实体都能对应到各自的像素点，然后反过来统计各像素点下有哪些实体，如果两个实体相交则可能存在一个像素点下对应两个实体。通过这个统计就得到了一个双向的实体与位图的映射关系，存储该映射关系。并且，利用该映射关系可以快速的通过像素点确定每个实体的边界，只要遍历一遍像素点即可。

通过位图获取实体的边界点以及边界点中与拾取点联通区域相关的边界点的步骤具体包括：根据映射关系确定每个实体的边界点，将拾取点转换到位图上，基于位图上的拾取点进行像素泛洪以获取边界点中与拾取点联通区域相关的边界点。

具体的，绘制位图后，根据映射关系可以知道一个实体绘制在哪些像素点上，将这些像素点确定为此实体的边界点。拾取点为用户在位图上的鼠标点或触摸点，通过该鼠标点或触摸点确定位图上填充的区域。获取拾取点后，将拾取点转换到位图上，并基于此点进行像素泛洪得到与其联通区域相关的边界点。联通区域相关的边界点为位于联通区域内或与该联通区域的边界接触的实体的边界点。其中，位于联通区域内的实体的边界点为该实体上不被联通区域边界以外的边界包围的边界点，与该联通区域的边界接触的实体的边界点为该实体与该联通区域的边界接触的边界点。

在一个具体的实施例中，拾取点为鼠标点，在位图上对鼠标点进行像素泛洪，则可以获取此点联通的区域的边界点，而这些边界点则是本发明所需要的相关实体的边界点，如一个圆，点在圆内，则得到的边界点则是组成这个圆的像素点，通过像素点到实体的映射则可以拿到相关实体。

S102：根据连通性将与拾取点联通区域相关的边界点分割为外环边界点、内环边界点，通过外环边界点、内环边界点并行找环，根据找环结果确定填充边界和利用填充边界进行图形填充。

在本实施例中，根据连通性将与拾取点联通区域相关的边界点分割为外环边界点、内环边界点的步骤具体包括：根据连通性将边界点分割为不同的部分，获取各部分边界点的坐标，基于坐标确定各部分边界点的分类，分类包括外环边界点、内环边界点。

具体的，对与拾取点联通区域相关的边界点按连通性进行分割，连通性是指在边界点周围8个方位内必然存在一个其它的边界点，将彼此存在连通性的边界点作为一部分，从而实现边界点的分割。分割后，获取各部分分界点的坐标的X值，比较X值的大小，并将X值最小的分界点所在的部分的分界点确定为外环分界点，其他部分分界点为内环分界点。

通过外环边界点、内环边界点并行找环的步骤具体包括：获取外环边界点相关的实体，通过找环算法对外环边界点相关的实体进行找环；并获取内环边界点和内环边界点内部所有点对应的实体，通过找环算法对实体进行找环。

在本实施例中，找环算法包括：将实体分割为不存在相交、自交的线，根据线的端点之间的距离对所述端点进行聚合生成有向图，找出所述有向图中的环，线除端点外不相交，线包括曲线、圆弧、线段。

其中，将实体分割为不存在相交、自交的线的步骤具体包括：对实体进行自交打断、相交打断处理生成多段线，并记录两条相邻线的邻近点。生成的线包括曲线、圆弧或线段。

具体的，通过扫描线线段求交的方式将实体离散化为线。位图中的实体为平面几何实体，对于所有平面几何实体，可以简化为三类，线段（线段、直线、射线）、椭圆（椭圆、圆）、样条曲线。以图4为例，将CAD中的实体转换为几何对象，包括一个圆和两个线段。在找环前，需要构建有向图，该有向图为一个没有边相交的有向图，所以需要将所有存在自交或相交的实体分割成不相交的实体，即需要判断样条曲线是否自交；这里可以简单认为是根据样条曲线的凸包进行分段，理论源于一个猜想：样条曲线分段化后的贝塞尔曲线本身不自交。图4由于只有圆和线段，不存在自交情形，所以不需要处理自交，而类似于样条曲线则是存在自交的可能，需要分段处理，分割的结果只保证不自交，不一定不相交，如此，样条曲线理论上分割成两段就不存在自交了，但也可以根据实际需要分割为更多段。

在本实施例中，通过将所有实体从交点打断的方式得到除了端点外都不相交的线段。如图4所示，图中的两条线段和一个圆，采用扫描线线段求交的方式，将圆离散化为线段，这个离散化的方式最简单的就是按屏幕精度（一个像素点表示的范围大小）进行采样，然后将采样点按顺序连接得到离散化的线段。所有曲线离散化后就只有线段，符合使用扫描线线段求交的条件。

对于所有曲线（包括线段），若曲线不闭合，则在其首尾点处按切线方向添加一个屏幕精度长度的线段，相当于首尾各延伸屏幕精度长度，然后将这些线段和曲线离散化之后的线段一起进行扫描线求交，扫描线求交中除了交点外，对于没有交点的线段还会判断是否邻近（两条相邻线段距离是否小于屏幕精度），若邻近则记录邻近点，但两条曲线间只记录一个最邻近点，存在交点则没有邻近点。

由于曲线进行了离散化的处理，所以交点并不是很准确，直接使用会导致细节上存在问题（放大后出现部分偏移等），所以需要根据交点对应的曲线重新使用两条曲线进行高精度求交，扫描线求交的交点作为过滤（过滤没有交点的曲线进行求交操作）的作用，并且只需要对曲线（椭圆弧和样条曲线）重新求交，而线段与线段是不需要重新求交的，本身就是准确的，扫描线求交的另一个作用是收集邻近点，因为邻近点不需要非常准确，在曲线上附近位置也可以，所以邻近点不需要重新求。

使用扫描线求交方式的目的实际上是为了更快获取构建有向图的线，本质上更简单的方式是所有曲线两两求交（两端各延伸屏幕精度），若没有交点则求邻近点，若存在邻近点则记录邻近点。

在一个具体的实施例中，如图4所示，对两条线段和圆，两两求交，圆上存在4个交点，从交点处分割成5段（圆的首尾连在一起，可以是5段也可以是4段），两条线段也一样，各存在3个交点，从交点处分割成4段，三条曲线总共分割成13条曲线，5个圆弧，8个线段，彼此除端点外不再存在交点。

在本实施例中，利用生成的线构建有向图时，对所有线的端点进行聚合，若两个端点的位置完全相同则其属于同一个结点，由于实际应用中存在精度误差的，所以当两个点之间存在一定的距离，仍判断这两个点属于同一个节点。

在一个优选的实施例中，若两个点距离小于1e-4，则可以将这两个点合并为一个结点；当两个点距离大于1e-4小于屏幕精度时（当屏幕精度小于1e-4时不进行此操作），相当于两个点之间存在一个较大的间隙，此时对这两个点添加一条边，相当于在两点间添加一条线段，用于修正这个间隙；但修正间隙和点直接合并不同的是，一个点在屏幕范围内可能存在多个可以连接的点，我们只在其中选择一个进行连接，所以这里需要设计一个评估函数，用于选择一个最优的点进行连接，这个函数可以是通过以前的数据学习得到的，也可以是人为设计的，目前本发明使用的是一个人为设计的函数。合并和连接完成后，其实就是一个有向图的结构了，合并的点就是结点，相交打断中分段后的曲线以及连接添加的线段就是边。

在本实施例中，评估函数的内容包括：填充中需要处理的间隙都是在端点处，且合适的方向都是其延伸方向，基于这一点，首先会进行过滤，只对单条边的结点或者邻近点进行间隙修正处理。然后是无效点排除，因为会从当前结点的屏幕精度范围内选取，这个范围内可能存在很多点，其中存在很多无效点，主要是两个过滤条件：已经有边相连或者被其它边分隔的（如果连接会导致相交）。对于单边的结点，主要考虑延伸方向点和最相邻点，所以越符合这两个条件的分数越高；若当前点为邻近点，主要考虑其它计算的邻近点和最相邻点；最后取分数最高的作为最优的连接点进行连接，若分数小于阈值（设置的特定值，如0.1），则认为无最优点，不连接。

在一个具体的实施例中，图5中的图形相交打断分割成13条曲线，每条曲线两个端点，总共26个点，1,2,25,26为单独的端点，所以没有需要合并的，一个点就是一个结点，而类似3456这样的4个端点坐标相同或者小于1e-4的则进行合并，4个点合并为一个结点，结点上有四条边（四条曲线），这就是合并的过程，特别说明下23,24，这两个点是圆的首尾点，可以有也可以没有，不影响找环。利用上述曲线的端点进行聚合后生成的图为有向图。有向图就是边带方向，如7到11这条边在7和11两个结点上，分两个方向则7到11这个方向的边为结点7上的出边，11到7这个方向上的边为结点11上的出边，实际对应的原始曲线是同一条，不过方向相反。

找出有向图中的环的步骤具体包括：对有向图中节点的边按顺时针或逆时针进行极角排序，根据排序后的边获取有向图中的环。

在一个具体的实施例中，端点聚合生成结点后，根据结点以及结点上的边构建有向图，生成的有向图如图6所示。对结点按照坐标位置进行排序，顺序为012345678，并对结点上的边进行一次极角排序，排序结果以水平x轴正方向开始，逆时针排序。以结点2为例，共4条边，2-0,2-5,2-4,2-3，排序结果为2-5,2-4,2-3，2-0。从0-2出发，其同胞边为2-0,2-0的下一条有效边（逆时针下一条边）为2-5（从最后一个到第一个），2-5的同胞边为5-2,5-2的下一条边为5-7,5-7的同胞边为7-5，而7-5没有下一条边了，所以给5-7置无效边，回到2-5。从2-5再出发，其同胞边为5-2，下一条有效边为5-6（5-7置无效了）,5-6同胞边为6-5,6-5下一条边为6-8,6-8置无效，下一条边为6-3，然后3-1,3-1置无效，下一条边为3-2，然后下一条边为2-0，然后2-0置无效，然后2-5，发现重复边，成环了，将2-5-6-3-2这个环添加到结果中，整个环对应的边置无效，回到0-2。从边0-2出发，同胞边为2-0，其下一条有效边为2-4，然后4-5,5-2,2-4，找到环。从边0-2出发，下一条边为2-3,3-4,4-2,2-3。从边0-2出发，无下一条边，0-2置无效，从1-3出发，3-6,6-4,4-3,3-6，成环。从边1-3出发，1-3置无效，结点2和结点3皆无效，顺序到结点4，从4-6出发，6-5,5-4,4-6，成环。最后边7-5，边8-6皆无效，所有结点皆无效，找环结束，找到了5个环。

在本实施例中，对于各部分边界点并行进行找环操作，并在找到环后，获取环的类型，若拾取点在环内，则环为外环。若拾取点在环外，则没有外环，填充没有边界，结束整个流程。判断点与环的关系是将环（多个几何对象组成闭合区域）按屏幕精度的二分之一（也可以使用更高的精度）进行采样，得到采样点，这些采样点在圆上均匀分布，组成圆的形状，然后采用弧长法进行判断。

存在一种情形是找环可能会找到多个外环。这时候需要判断环与环的关系，判断方法和基于位图中的逻辑一样，不过不使用位图，两个环都离散化，判断一个环的离散点相对于另一个环的分布，判断点与环的关系采用上面弧长法，如此可以得到多少点在环内，多少点在环上，多少点在环外，从而得到两个环的关系，多个包含拾取点的环选取包含拾取点的最小环，即最里面的环。

对于内环，以图4中的圆2进行说明，拿到的边界点只有圆2的，但圆2里面还有圆3和4，所以直接通过边界点拿实体并不合适，这里通过逐行扫描将圆2内部的像素点也添加到边界点中，如此可以通过遍历边界点拿到圆234三个实体，对这三个实体进行找环，得到三个环，这三个环不需要判断是否在外环内，因为之前分割已经认为在外环内了，直接当做填充边界。这里可以看出和基于位图的方式找环存在区别，所以需要对找环进行调整，找环逻辑不变，但对于最后找到的环只接受逆时针的环（这里也要求找环中排序为逆时针），且找到一个环后将其原实体对应的所有边全部置无效，之前的找环算法找到一个环后只将当前环对应的边置无效（一条边对于两个方向的边，只将其中对于环方向的边置无效），而现在则是全部置无效。对于圆2这个内环，圆2存在两个方向的环，顺时针和逆时针，如果先找到逆时针环则放入结果集，将两条边置无效，此时顺时针环就找不到了，如此得到三个环。内环5和6同样方式找环，内环5找到一个环，内环6没有环。

在找到所有环后，将存储环的结果集进行合并，得到完整的填充边界，将该填充边界作为填充图像的边界以进行图形填充。

基于相同的发明构思，本发明还提出一种智能终端，请参阅图9，图9为本发明智能终端一实施例的结构图，结合图9对本发明的智能终端进行具体说明。

在本实施例中，智能终端包括处理器、存储器，存储器存储有计算机程序，处理器与存储器通信连接，处理器通过计算机程序执行如权上述实施例所述的基于位图的图形填充方法。

在一些实施例中，存储器可能包括但不限于高速随机存取存储器、非易失性存储器。例如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其他非易失性固态存储设备。处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP）等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA）或者其他可编程功能器件、分立门或者晶体管功能器件、分立硬件组件。

基于相同的发明构思，本发明还提出一种计算机可读存储介质，请参阅图10，图10为本发明计算机可读存储介质一实施例的结构图，结合图10对本发明的计算机可读存储介质进行说明。

在本实施例中，计算机可读存储介质存储有程序数据，该程序数据被用于执行如上述实施例所述的基于位图的图形填充方法。

其中，计算机可读存储介质可包括，但不限于，软盘、光盘、CD-ROM(紧致盘－只读存储器）、磁光盘、ROM(只读存储器）、RAM(随机存取存储器）、EPROM(可擦除可编程只读存储器）、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器）、磁卡或光卡、闪存或适于存储机器可执行指令的其他类型的介质/机器可读介质。该计算机可读存储介质可以是未接入计算机设备的产品，也可以是已接入计算机设备使用的部件。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于位图的图形填充方法，其特征在于，所述基于位图的图形填充方法包括：

S101：缓存位图，并通过位图获取实体的边界点以及所述边界点中与拾取点联通区域相关的边界点；

S102：根据连通性将所述与拾取点联通区域相关的边界点分割为外环边界点、内环边界点，通过外环边界点、内环边界点并行找环，根据找环结果确定填充边界和利用所述填充边界进行图形填充。

2.如权利要求1所述的基于位图的图形填充方法，其特征在于，所述缓存位图的步骤具体包括：

基于屏幕在位图上对应的显示区域缓存位图，并存储实体与位图的映射关系，所述映射关系包括所述实体在位图上对应的像素点。

3.如权利要求2所述的基于位图的图形填充方法，其特征在于，所述通过位图获取实体的边界点以及所述边界点中与拾取点联通区域相关的边界点的步骤具体包括：

根据所述映射关系确定每个实体的边界点，将所述拾取点转换到位图上，基于位图上的拾取点进行像素泛洪以获取所述边界点中与拾取点联通区域相关的边界点。

4.如权利要求1所述的基于位图的图形填充方法，其特征在于，所述根据连通性将所述与拾取点联通区域相关的边界点分割为外环边界点、内环边界点的步骤具体包括：

根据连通性将所述边界点分割为不同的部分，获取各部分边界点的坐标，基于坐标确定各部分边界点的分类，所述分类包括外环边界点、内环边界点。

5.如权利要求1所述的基于位图的图形填充方法，其特征在于，所述通过外环边界点、内环边界点并行找环的步骤具体包括：

获取外环边界点相关的实体，通过找环算法对所述外环边界点相关的实体进行找环；

并获取内环边界点和所述内环边界点内部所有点对应的实体，通过找环算法对所述实体进行找环。

6.如权利要求5所述的基于位图的图形填充方法，其特征在于，所述找环算法包括：

将实体分割为不存在相交、自交的线，根据线的端点之间的距离对所述端点进行聚合生成有向图，找出所述有向图中的环，所述线除端点外不相交，所述线包括曲线、圆弧、线段。

7.如权利要求6所述的基于位图的图形填充方法，所述将实体分割为不存在相交、自交的线的步骤具体包括：

对所述实体进行自交打断、相交打断处理生成多段线，并记录两条相邻线的邻近点。

8.如权利要求6所述的基于位图的图形填充方法，其特征在于，所述找出所述有向图中的环的步骤具体包括：

对所述有向图中节点的边按顺时针或逆时针进行极角排序，根据排序后的边获取所述有向图中的环。

9.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括处理器、存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器与所述存储器通信连接，所述处理器通过所述计算机程序执行如权利要求1-8任一项所述的基于位图的图形填充方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序数据，所述程序数据被用于执行如权利要求1-8任一项所述的基于位图的图形填充方法。

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