在OpenCV里有一个函数，为cvFloodFill(IplImage* img, CvPoint seedPoint, CvScalar newVal,
cvScalar loDiff=cvScalarAll(0), cvScalar upDiff=cvScalarAll(0), CvConnectedComp* com=NULL,
int flags=4, CvArr* mask = NULL)
其中各参数的意义为：img指输入图像， seedPoint指种子像素坐标，newVal指用来填充区域的新颜色，loDiff和upDiff分别指与种子像素的值的上下差值。而com指填充的联通域信息指针，其成员变量包括面积大小和平均颜色等信息。flags是关键参数，它包含了填充的几种方式选择，如邻哉是4联通还是8联通，是否只填充掩码矩阵，以及掩码矩阵的掩码值（默认为1）
mask为掩码矩阵，它是即是一个输入参数也是一个输出参数。mask作为输入时只有掩码值为0的像素点有效，而输出时有填充的像素的坐标点上也相应的被掩码（掩码值由flags决定，默认为1）
对于此函数所用的算法，并没有仔细去分析它的代码。而是认识了两种比较简单的算法。分别如下：
算法一：递归算法
void floodFill(int x, int y, int fill, int old)
{
if ((x < 0) || (x >= width)) return;
if ((y < 0) || (y >= height)) return;
if (getPixel(x, y) == old)
{
setPixel(fill, x, y);
floodFill(x+1, y, fill, old);
floodFill(x, y+1, fill, old);
floodFill(x-1, y, fill, old);
floodFill(x, y-1, fill, old);
}
}
8邻域的填充过种也是一样，此算法的过程简单易懂，效率也较高，但由于函数的反复调用会使操作系统的栈溢出。
算法二：基于行一致性的算法
（1）将种子点入栈；
while(栈非空）
{
（2）将种子点出栈；
（3）填充联通的此行；
（4）并将邻域内联通的上下行中的一行最右边的点作为种子点入栈；
}
此算法的缺点是会造成很多点的重复访问。