python-leetcode-661. 图片平滑器

661. 图片平滑器 - 力扣（LeetCode）

这个问题可以用二维数组的遍历和均值计算来实现。核心思想是：

1. 遍历图像的每个单元格，找到它及其周围最多 8 个单元格。

2. 计算有效单元格的均值（向下取整）。

3. 构造新的平滑后图像。

如果你需要具体的代码实现，可以用 Python 进行处理，例如：

def imageSmoother(img):
    from itertools import product
    
    m, n = len(img), len(img[0])
    result = [[0] * n for _ in range(m)]

    for i, j in product(range(m), range(n)):
        total, count = 0, 0
        
        for x, y in product(range(i-1, i+2), range(j-1, j+2)):
            if 0 <= x < m and 0 <= y < n:
                total += img[x][y]
                count += 1
        
        result[i][j] = total // count  # 向下取整

    return result

这个方法遍历每个像素点 (i, j)，然后计算其周围的有效像素点的均值。
你可以传入一个二维数组来测试，比如：

img = [
    [100, 200, 100],
    [150, 255, 150],
    [100, 200, 100]
]

smoothed_img = imageSmoother(img)
for row in smoothed_img:
    print(row)

如果你有更复杂的要求，比如处理更大图像或者优化效率，可以进一步讨论！ 😊