661. 图片平滑器 简单

包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ,平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均,如果周围的单元格不足八个,则尽可能多的利用它们。

示例 1:

输入:
[[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

注意:

  1. 给定矩阵中的整数范围为 [0, 255]。
  2. 矩阵的长和宽的范围均为 [1, 150]。

代码参考;

package main

import "fmt"

func main() {
    m := [][]int{
        // {1, 1, 1},
        // {1, 0, 1},
        // {1, 1, 1},

        {2, 3, 4},
        {5, 6, 7},
        {8, 9, 10},
        {11, 12, 13},
        {14, 15, 16},
        // [[4 4 5] [5 6 6] [8 9 9] [11 12 12] [13 13 14]]
    }
    fmt.Println(imageSmoother(m))
}

// 免不了一堆判断,取周边和再求平均值
func imageSmoother(M [][]int) [][]int {
    if len(M) <= 0 || len(M[0]) <= 0 {
        return nil
    }
    r, c := len(M), len(M[0])
    res := make([][]int, r)
    for i := 0; i < r; i++ {
        res[i] = make([]int, c)
    }
    for i := 0; i < r; i++ {
        for j := 0; j < c; j++ {
            sum := M[i][j]
            k := 1
            if i > 0 {
                sum += M[i-1][j]
                k++
            }
            if i < r-1 {
                sum += M[i+1][j]
                k++
            }
            if j > 0 {
                sum += M[i][j-1]
                k++
            }
            if j < c-1 {
                sum += M[i][j+1]
                k++
            }
            if i > 0 && j > 0 {
                sum += M[i-1][j-1]
                k++
            }
            if i > 0 && j < c-1 {
                sum += M[i-1][j+1]
                k++
            }
            if i < r-1 && j > 0 {
                sum += M[i+1][j-1]
                k++
            }
            if i < r-1 && j < c-1 {
                sum += M[i+1][j+1]
                k++
            }
            res[i][j] = sum / k
        }
    }
    return res
}
最后编辑: kuteng  文档更新时间: 2021-06-05 10:16   作者:kuteng