2014北邮计算机学院上机试题Problem C. 图像识别

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cqhblg/article/details/87894300

本文介绍了一种图像识别算法，该算法通过深度优先搜索（DFS）来识别图像中的不同区域。给定一幅图像和颜色差阈值D，算法将识别出图像中由颜色相近的像素点构成的所有独立区域。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Problem C. 图像识别

题目描述

在图像识别中，我们经常需要分析特定图像中的一些特征，而其中很重要的一点就是识别出图像的多个区域。在这个问题中，我们将给定一幅N x M的图像，其中每个1 x 1的点都用一个[0,255]的值来表示他的RGB颜色。如果两个相邻的像素点颜色差不超过D，我们就认为这两个像素点属于同一个区域。对于一个像素点(x,y) ，以下这8个点（如果存在）是与它相邻的：（x-1, y-1），（x-1,y），（x-1,y+1），（x,y-1），（x,y+1），（x+1,y-1），（x+1,y），（x+1,y+1）。
你的任务是写一个程序，分辨出给定图像中一共被分为多少个区域。

输入格式

输入数据包含多组测试数据。
输入的第一行是一个整数T（T<=100），表示测试数据的组数。
每组测试数据的第一行是三个整数N,M,D（1<=N,M<=100, 0<=D<=255），意义如上所述。
接下来N行，每行M个整数，表示给定图像的每个像素点颜色。

输出格式

对于每组测试数据输出一行，即图像中的区域数量。

输入样例
2
3 3 0
1 1 1
0 1 0
0 1 0
3 4 1
10 11 12 13
9 8 7 6
2 3 4 5
输出样例
3
1

思路

从某一元素开始向各个方向dfs，直到没有元素可以访问，再从某个未访问过的元素开始向各个方向dfs，直到所有元素都访问过。

代码

#include<cstdio>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXV=110;
int G[MAXV][MAXV];
bool bj[MAXV][MAXV];
int N,M,D;
void dfs(int i,int j,int col){
	if(i<0 || j<0 || i>=N || j>=M) return;
	if(!bj[i][j] && G[i][j]>=col-D && G[i][j]<=col+D){
		bj[i][j]=true;
	}else{
		return;
	}
	col=G[i][j];
	dfs(i+1,j,col);
	dfs(i-1,j,col);
	dfs(i,j+1,col);
	dfs(i,j-1,col);
	dfs(i+1,j+1,col);
	dfs(i+1,j-1,col);
	dfs(i-1,j+1,col);
	dfs(i-1,j-1,col);
}
bool judgeFinish(int* zb){
	for(int i=0;i<N;i++){
		for(int j=0;j<M;j++){
			if(!bj[i][j]){
				zb[0]=i;		//存储位置 
				zb[1]=j;
				zb[2]=G[i][j];	//存储颜色 
				return false;
			}
		}
	}
	return true;
}
int main(){
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--){
		scanf("%d%d%d",&N,&M,&D);
		fill(G[0],G[0]+MAXV*MAXV,0);
		fill(bj[0],bj[0]+MAXV*MAXV,false);
		for(int i=0;i<N;i++){
			for(int j=0;j<M;j++){
				scanf("%d",&G[i][j]);
			}
		}
		int zb[3];
		int result=0;
		while(!judgeFinish(zb)){
			result++;
			dfs(zb[0],zb[1],zb[2]);
		}
		printf("%d\n",result);
	}
	return 0;
}