图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器,用于对图像的每个单元格平滑处理,平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。
每个单元格的 平均灰度 定义为:该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值,结果需向下取整。(即,需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值)。
如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况,则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格(即,需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值)。
给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ,返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。
示例 1:
输入:img = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]
输出:[[0, 0, 0],[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
解释:
对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0
对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): 平均(5/6) = 平均(0.83333333) = 0
对于点 (1,1): 平均(8/9) = 平均(0.88888889) = 0
示例 2:
输入: img = [[100,200,100],[200,50,200],[100,200,100]]
输出: [[137,141,137],[141,138,141],[137,141,137]]
解释:
对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): floor((100+200+200+50)/4) = floor(137.5) = 137
对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): floor((200+200+50+200+100+100)/6) = floor(141.666667) = 141
对于点 (1,1): floor((50+200+200+200+200+100+100+100+100)/9) = floor(138.888889) = 138
提示:
m == img.length
n == img[i].length
1 <= m, n <= 200
0 <= img[i][j] <= 255
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/image-smoother
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#define for0(a,n) for(int (a)=0;(a)<(n);(a)++)
class Solution {
public:
vector<vector<int>> imageSmoother(vector<vector<int>>& img) {
//cout<<img[0][0]<<endl;
int m=img.size(), n=img[0].size();
// cout<<m<<" "<<n<<endl;
vector<vector<int>>ans;
for0(y,m)
{
vector<int> ans_row;
for0(x,n)
{
int S=0,npixel=0;
for(int dy=-1;dy<=1;dy++)
{
for(int dx=-1;dx<=1;dx++)
{
int ty=y+dy;
int tx=x+dx;
if( ty<0||ty>=m||tx<0||tx>=n ) continue;
S+=img[ty][tx];
npixel+=1;
}
}
ans_row.push_back(S/npixel);
// cout<<S/npixel<<endl;
}
ans.push_back(ans_row);
}
return ans;
}
};
题解代码语法学习:
vector<vector<int>>result(m,vector<int>(n));