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法学C++图像平滑器
假设我们有一个二维矩阵M，表示图像的灰度值，我们需要设计一个平滑器，使每个像素的灰度值成为其周围8个像素和自身灰度值的平均值（向下取整）。如果一个单元格周围少于8个单元格，则计算所有可能的像素。
因此，如果输入如下所示：
| 1 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 |
则输出将为：
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：
R := M的行数
C := M的列数
定义一个数组 d = { -1, 0, 1 }
定义一个大小为 (R x C) 的二维数组 res
对于 i := 0，当 i < R 时，更新 (i 增加 1)，执行：
对于 j := 0，当 j < C 时，更新 (j 增加 1)，执行：
sum := 0, count := 0
对于 k := 0，当 k < 3 时，更新 (k 增加 1)，执行：
对于 l := 0，当 l < 3 时，更新 (l 增加 1)，执行：
m := i + d[k], n := j + d[l]
如果 m >= 0 且 m < R 且 n >= 0 且 n < C，则：
count 增加 1，sum = sum + M[m, n]
res[i, j] := sum / count
返回 res
示例
让我们来看下面的实现，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));
}输入
{{1,1,1},{1,0,1},{1,1,1}}输出
[[0, 0, 0, ],[0, 0, 0, ],[0, 0, 0, ],]
更新于：2020年6月11日
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