对2D的程序，支持后台找图，比大漠那种非要绑定，非要前台，非要大块图片截图，强10倍，欢迎测试对比

位图其实可以看成是一个由象素组成的矩阵，找图找色可以看成是象素值的比对。很多新手在设计这类的程序时喜欢使用TBitmap.Canvas.Pixels属性，这个属性其实是对API函数GetPixel的封装，这个函数执行速度是很慢的，主要用来对位图象素进行偶尔的访问。而比对过程中需要对象素进行频繁的访问，造成程序运行缓慢。另外一种方法是使用TBitmap.ScanLine属性，利用它可以直接访问位图的数据。但是这些数据和当前位图的格式有关，主要是色深方面的问题，不同的色深会有不同格式的数据。另外比对过程中也需要对该属性进行频繁的调用。由于比对过程完全是数据的比较，不需要进行绘制操作。所以可以一次性将位图的数据提取出来放置到一个缓冲区中再进行比对，这样程序的性能会更高，也便于查找算法的实现。这时可以调用API函数GetDIBits获得设备无关位图的RGB数据，其实ScanLine属性也是调用这个函数实现的。

在上面两个结构中，bmiColours成员指向一个颜色表，它包含多少个表项是由bmiHeader.biBitCount成员定义。当该成员的取值为24时，则颜色表中的表项为空。当biBitCount取值24同时biCompression取值BI_RGB时表示当前位图为24位真彩色无压缩位图。这时可以将位图数据缓冲区看成是一个一维的字节数组。其中每3个字节代表1个像素。这3个字节以蓝（B）、绿（G）、红（R）为顺序，直接定义了像素颜色。这里要注意一个字节顺序，一般我们使用的TColor颜色格式是以红（R）、绿（G）、蓝（B）为顺序的RGB颜色，而缓冲区中使用的是顺序相反的BGR颜色。另外利用GetDIBits提取的位图数据是自下而上从左到右保存到缓冲区中的，即先保存位图最后一行从左到右的象素数据，再保存倒数第二行的数据，以此类推第一行最后保存。除了数据反相保存外，每行数据都以4字节（32位）对齐，一行数据的长度不能被4整除时就在每行的末尾填充值为0的字节使之能被4整除。例如：对于宽5象素的位图每行数据占16个字节，前15个字节每3个字节保存1个象素颜色，最后填充1个字节。对于宽10象素的位图每行数据占32个字节，前30个字节每3个字节保存1个象素颜色，最后填充2个字节。

综上所述，当位图数据提取到一个缓冲区中，找图找色就是对这个缓冲区中的数据进行访问的过程。而这个缓冲区可以作为一个矩阵来进行访问。只要对矩阵进行遍历就可以实现找图找色的算法。

矩阵遍历是一个数据结构方面的问题。假设有一个矩阵Matrix，它共有RowCount行，每行有ColCount列，当利用y表示行数，x表示列数，那么利用Matrix[y,x]就可以访问矩阵中的任意元素。

螺旋遍历可以做到以一个基点为中心向四周遍历，这个基点可以不是矩阵的中心点，实际上基点可以是矩阵上的任意一点，甚至可以是矩阵外的点。注意：这里所说的“点”是指可以用（y，x）访问的元素，当（y，x）坐标超出矩阵范围，例如（-1，-1），这就是矩阵外的点。可以看出螺旋遍历对于找图找色非常有用。螺旋遍历实现起来并不难，仔细观察图1中的螺旋遍历就会发现遍历可以由遍历方向和遍历步数组成。从（3，2）点开始向上遍历一步，再向右遍历一步，再向下遍历二步，再向左遍历二步，这时完成一轮，遍历方向又开始向上、向右、向下、向左一轮又一轮，同时遍历步数逐步加大。当向上遍历时y总是减1；当向右遍历时x总是加1；当向下遍历时y总是加1；当向左遍历时x总是减1，这样可以根据遍历方向计算出坐标的变化。另外螺旋遍历有可能会访问到矩阵外的点，在访问时要进行判断。正是由于螺旋遍历会访问矩阵外的点，遍历循环将无法停止从而出现死循环。这时要设定一个访问计数VisitCount，当遍历循环访问了矩阵中的所有点后退出循环。

使用步长可以实现矩阵的抽样查找，但上面给出的螺旋遍历算法却不支持步长。因为它要利用访问计数退出循环，使用步长时会使矩阵中访问到的点的数目不确定，使的上述算法出现死循环。对上述算法的一个改进是使用一个逻辑变量记录遍历一轮是否有访问到点。如果没有，说明这一轮访问已经以位于矩阵之外可以退出循环。当步长为1时这种改进的算法要比前面的算法更慢，因为它要“空转”一轮。而且这种算法也不支持矩阵外的点作为基点，它会使循环提前退出。支持步长的螺旋遍历算法的示范代码如下：注意这时的VisitCount仅作为测试使用，不作为退出循环的条件。

按键调用示例