常见面试算法题-图像物体的边界

 题目描述

【图像物体的边界】

给定一个二维数组M行N列,二维数组里的数字代表图片的像素,为了简化问题,仅包含像素1和5两种像素,每种像素代表一个物体,2个物体相邻的格子为边界,求像素1代表的物体的边界个数。

像素1代表的物体的边界指与像素5相邻的像素1的格子,边界相邻的属于同一个边界,相邻需要考虑8个方向(上,下,左,右,左上,左下,右上,右下)。

其他约束

地图规格约束为:

0<M<100
0<N<100

1)如下图,与像素5的格子相邻的像素1的格子(0,0)、(0,1)、(0,2)、(1,0)、(1,2)、(2,0)、(2,1)、(2,2)、(4,4)、(4,5)、(5,4)为边界,另(0,0)、(0,1)、(0,2)、(1,0)、(1,2)、(2,0)、(2,1)、(2,2)相邻,为1个边界,(4,4)、(4,5)、(5,4)相邻,为1个边界,所以下图边界个数为2。


2)如下图,与像素5的格子相邻的像素1的格子(0,0)、(0,1)、(0,2)、(1,0)、(1,2)、(2,0)、(2,1)、(2,2)、(3,3)、(3,4)、(3,5)、(4,3)、(4,5)、(5,3)、(5,4)、(5,5)为边界,另这些边界相邻,所以下图边界个数为1。


注:(2,2)、(3,3)相邻。

输入描述

第一行,行数M,列数N

第二行开始,是M行N列的像素的二维数组,仅包含像素1和5

输出描述

像素1代表的物体的边界个数。

如果没有边界输出0(比如只存在像素1,或者只存在像素5)。

示例1   输入输出示例仅供调试,后台判题数据一般不包含示例

图像处理是指对图像进行数字化处理的过程,通过对图像进行各种算法和技术的处理,改变图像的特征和质量,以达到一定的目标。以下是一些最常见图像处理面试题: 1. 图像的灰度化是什么意思? 灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。在灰度图像中,每个像素的数值表示了该像素的亮度,而不再包含颜色信息。 2. 什么是图像平滑处理? 图像平滑处理是通过去除图像中的噪声和细节,使图像变得更加平滑和模糊。常用的图像平滑处理方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。 3. 什么是图像边缘检测? 图像边缘检测是指通过寻找图像中明暗变化最为剧烈的区域,来确定图像物体边界。常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。 4. 什么是图像分割? 图像分割是将图像划分为若干个具有独立特征的区域或物体的过程。常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长和基于边缘的分割等。 5. 什么是图像特征提取? 图像特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征,用于描述和表示图像。常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。 6. 什么是图像压缩? 图像压缩是指通过减少图像数据的冗余性,以减小图像文件的存储空间或传输带宽。常用的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
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