CCF-CSP考试2021年4月第1题（灰度直方图）

最新推荐文章于 2024-09-11 22:21:20 发布

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#c++ #算法 #csp

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本文介绍了一种计算灰度图像直方图的方法。通过遍历图像的每个像素并统计不同灰度值出现的次数，实现灰度直方图的生成。适用于8位灰度图像，提供了一个简单的C++实现示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

时间限制： 1.0 秒

空间限制： 512 MiB

题目描述

一幅长宽分别为 n 个像素和 m 个像素的灰度图像可以表示为一个 n×m 大小的矩阵 A。其中每个元素 Aij（0≤i<n、0≤j<m）是一个 [0,L) 范围内的整数，表示对应位置像素的灰度值。具体来说，一个 8 比特的灰度图像中每个像素的灰度范围是 [0,128)。

一副灰度图像的灰度统计直方图（以下简称“直方图”）可以表示为一个长度为 L 的数组 h，其中 h[x]（0≤x<L）表示该图像中灰度值为 x 的像素个数。显然，h[0] 到 h[L−1] 的总和应等于图像中的像素总数 n⋅m。

已知一副图像的灰度矩阵 A，试计算其灰度直方图 h[0],h[1],⋯,h[L−1]。

输入格式

从标准输入读入数据。

输入共 n+1 行。

输入的第一行包含三个用空格分隔的正整数 n、m 和 L，含义如前文所述。

第二到第 n+1 行输入矩阵 A。第 i+2（0≤i<n）行包含用空格分隔的 m 个整数，依次为 Ai0,Ai1,⋯,Ai(m−1)。

输出格式

输出到标准输出。

输出仅一行，包含用空格分隔的 L 个整数 h[0],h[1],⋯,h[L−1]，表示输入图像的灰度直方图。

样例1输入

4 4 16
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11
12 13 14 15

样例1输出

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

样例2输入

7 11 8
0 7 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7
7 0 0 0 7 0 0 0 7 0 7
7 0 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 0 0 0 0 7 0 7 0 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 0
0 7 0 0 0 7 0 0 7 0 0

样例2输出

48 0 0 0 0 0 0 29

子任务

全部的测试数据满足 0<n,m≤500 且 4≤L≤256。

思路

直接申请一个长度为L的数组，遍历数据即可，一个for循环（将n*m的矩阵看作一个元素个数为n*m的一维数组）即可解决。

代码（C++语言）

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int n, m, L;
    cin >> n >> m >> L;
    int num = n * m;
    int* res = new int[L]; //allocation

    // init the array res
    for(int i = 0; i < L; i++)
    {
        res[i] = 0;
    }
    
    // process data
    for(int i = 0; i < num; i++)
    {
        int data;
        cin >> data;
        res[data]++;
    }
    
    //output
    for(int i = 0; i < L - 1; i++)
    {
        cout << res[i] << " ";
    }
    cout << res[L - 1];
    
    return 0;
}