661. 图片平滑器
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
解题
方法一：遍历+分类讨论
/**
* Return an array of arrays of size *returnSize.
* The sizes of the arrays are returned as *returnColumnSizes array.
* Note: Both returned array and *columnSizes array must be malloced, assume caller calls free().
*/
int **imageSmoother(int **img, int imgSize, int *imgColSize, int *returnSize, int **returnColumnSizes) {
int **res = malloc(sizeof(int *) * imgSize * imgColSize[0] );
*returnSize = 0;
(*returnColumnSizes) = malloc(sizeof(int) * imgSize );
for (int i = 0; i < imgSize; ++i) {
res[*returnSize] = malloc(sizeof(int) * imgColSize[i] );
(*returnColumnSizes)[*returnSize] = imgColSize[i];
for (int j = 0; j < imgColSize[i]; ++j) {
if (i == 0) {
if (i < imgSize - 1) {
if (j == 0) {
if (j < imgColSize[i] - 1) {
res[(*returnSize)][j] =
(img[i][j] + img[i][j + 1] + img[i + 1][j] + img[i + 1][j + 1]) / 4;
} else {
res[(*returnSize)][j] = (img[i][j] + img[i + 1][j]) / 2;
}
} else {
if (j < imgColSize[i] - 1) {
res[(*returnSize)][j] =
(img[i][j - 1] + img[i][j] + img[i][j + 1] + img[i + 1][j - 1] + img[i + 1][j] +
img[i + 1][j + 1]) / 6;
} else {
res[(*returnSize)][j] =
(img[i][j] + img[i + 1][j] + img[i][j - 1] + img[i + 1][j - 1]) / 4;
}
}
} else {
if (j == 0) {
if (j < imgColSize[i] - 1) {
res[(*returnSize)][j] = (img[i][j] + img[i][j + 1]) / 2;
} else {
res[(*returnSize)][j] = img[i][j];
}
} else {
if (j < imgColSize[i] - 1) {
res[(*returnSize)][j] = (img[i][j - 1] + img[i][j] + img[i][j + 1]) / 3;
} else {
res[(*returnSize)][j] = (img[i][j] + img[i][j - 1]) / 2;
}
}
}
} else {
if (i < imgSize - 1) {
if (j == 0) {
if (j < imgColSize[i] - 1) {
res[(*returnSize)][j] =
(img[i - 1][j] + img[i][j] + img[i + 1][j] + img[i - 1][j + 1] + img[i][j + 1] +
img[i + 1][j + 1]) / 6;
} else {
res[(*returnSize)][j] = (img[i - 1][j] + img[i][j] + img[i + 1][j]) / 3;
}
} else {
if (j < imgColSize[i] - 1) {
res[(*returnSize)][j] =
(img[i - 1][j - 1] + img[i][j - 1] + img[i + 1][j - 1] + img[i - 1][j] + img[i][j] +
img[i + 1][j] + img[i - 1][j + 1] + img[i][j + 1] + img[i + 1][j + 1]) / 9;
} else {
res[(*returnSize)][j] =
(img[i - 1][j - 1] + img[i][j - 1] + img[i + 1][j - 1] + img[i - 1][j] + img[i][j] +
img[i + 1][j]) / 6;
}
}
} else {
if (j == 0) {
if (j < imgColSize[i] - 1) {
res[(*returnSize)][j] =
(img[i - 1][j] + img[i][j] + img[i - 1][j + 1] + img[i][j + 1]) / 4;
} else {
res[(*returnSize)][j] = (img[i - 1][j] + img[i][j]) / 2;
}
} else {
if (j < imgColSize[i] - 1) {
res[(*returnSize)][j] =
(img[i - 1][j - 1] + img[i][j - 1] + img[i - 1][j] + img[i][j] + img[i - 1][j + 1] +
img[i][j + 1]) / 6;
} else {
res[(*returnSize)][j] =
(img[i - 1][j - 1] + img[i][j - 1] + img[i - 1][j] + img[i][j]) / 4;
}
}
}
}
}
(*returnSize)++;
}
return res;
}
C是不是觉得太傻逼了哈哈🤣🤣🤣
确实！！！
所以优化亿点点：
方法二
int **imageSmoother(int **img, int imgSize, int *imgColSize, int *returnSize, int **returnColumnSizes) {
int m = imgSize, n = imgColSize[0];
int **ret = (int **) malloc(sizeof(int *) * m);
*returnColumnSizes = (int *) malloc(sizeof(int) * m);
for (int i = 0; i < m; i++) {
ret[i] = (int *) malloc(sizeof(int) * n);
(*returnColumnSizes)[i] = n;
for (int j = 0; j < n; j++) {
int num = 0, sum = 0;
for (int x = i - 1; x <= i + 1; x++)
for (int y = j - 1; y <= j + 1; y++)
if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n) {
num++;
sum += img[x][y];
}
ret[i][j] = sum / num;
}
}
*returnSize = m;
return ret;
}
C
完工！
微信原创文章
2022-08-13 Arduino使用红外遥控控制8×8点阵显示
