CSP-2021.04.1灰度直方图(2021.10.7)

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#算法 #数据结构 #线性代数

该程序接收一幅灰度图像的像素矩阵，通过遍历矩阵计算每个灰度值的出现次数，从而得出图像的灰度直方图。输入包括图像的尺寸和灰度范围，输出为直方图的数值序列。

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。

已知一副图像的灰度矩阵，试计算其灰度直方图。

输入格式
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。

输出格式
输出仅一行，包含用空格分隔的L 个整数，表示输入图像的灰度直方图。

#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
	int n,m,l;
	int a[500][500]={0};
	cin>>n>>m>>l;
	for(int i=0;i<n;i++){
		for(int j=0;j<m;j++){
			cin>>a[i][j];
		}
	}
	int num1=0;
	for(int i=0;i<l;i++){
		for(int x=0;x<n;x++){
			for(int y=0;y<m;y++){
				if(i==a[x][y]){
					num1++;
				}
			}
		}
		cout<<num1<<" ";
		num1=0;
	}
	
	return 0;
}