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法學C++影像平滑器
假設我們有一個二維矩陣M，表示影像的灰度值，我們需要設計一個平滑器，使每個畫素的灰度值成為其周圍8個畫素和自身灰度值的平均值（向下取整）。如果一個單元格周圍少於8個單元格，則計算所有可能的畫素。
因此，如果輸入如下所示：
| 1 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 |
則輸出將為：
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟：
R := M的行數
C := M的列數
定義一個數組 d = { -1, 0, 1 }
定義一個大小為 (R x C) 的二維陣列 res
對於 i := 0，當 i < R 時，更新 (i 增加 1)，執行：
對於 j := 0，當 j < C 時，更新 (j 增加 1)，執行：
sum := 0, count := 0
對於 k := 0，當 k < 3 時，更新 (k 增加 1)，執行：
對於 l := 0，當 l < 3 時，更新 (l 增加 1)，執行：
m := i + d[k], n := j + d[l]
如果 m >= 0 且 m < R 且 n >= 0 且 n < C，則：
count 增加 1，sum = sum + M[m, n]
res[i, j] := sum / count
返回 res
示例
讓我們來看下面的實現，以便更好地理解：
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
void print_vector(vector<vector<auto> > v){
cout << "[";
for(int i = 0; i<v.size(); i++){
cout << "[";
for(int j = 0; j <v[i].size(); j++){
cout << v[i][j] << ", ";
}
cout << "],";
}
cout << "]"<<endl;
}
class Solution {
public:
vector<vector<int>> imageSmoother(vector<vector<int>>& M) {
int R = M.size();
int C = M[0].size();
vector<int> d{ -1, 0, 1 };
vector<vector<int> > res(R, vector<int>(C, 0));
for (int i = 0; i < R; ++i) {
for (int j = 0; j < C; ++j) {
int sum = 0, count = 0;
for (int k = 0; k < 3; ++k) {
for (int l = 0; l < 3; ++l) {
int m = i + d[k], n = j + d[l];
if (m >= 0 && m < R && n >= 0 && n < C) ++count, sum += M[m][n];
}
}
res[i][j] = sum / count;
}
}
return res;
}
};
main(){
Solution ob;
vector<vector<int>> v = {{1,1,1},{1,0,1},{1,1,1}};
print_vector(ob.imageSmoother(v));
}輸入
{{1,1,1},{1,0,1},{1,1,1}}輸出
[[0, 0, 0, ],[0, 0, 0, ],[0, 0, 0, ],]
更新於：2020年6月11日
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