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;
}