leetcode-661. 图片平滑器

最新推荐文章于 2025-03-26 03:00:00 发布

lwycc233

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分类专栏： python

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本文详细解析了图像平滑算法的实现过程，针对不同边界条件下的图像灰度平均计算进行了深入探讨，通过具体示例展示了如何将周围像素值用于计算每个像素的平均灰度。

题目

包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ，平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均，如果周围的单元格不足八个，则尽可能多的利用它们。

示例 1

输入:
[[1,1,1],
 [1,0,1],
 [1,1,1]]
输出:
[[0, 0, 0],
 [0, 0, 0],
 [0, 0, 0]]

解释:
对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0
对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): 平均(5/6) = 平均(0.83333333) = 0
对于点 (1,1): 平均(8/9) = 平均(0.88888889) = 0
注意:

给定矩阵中的整数范围为 [0, 255]。
矩阵的长和宽的范围均为 [1, 150]。

思路

这题没什么技巧，最主要的就是分类，考虑到各种情况。值得注意是当原矩阵只有一行或者只有一列的时候。代码如下:

class Solution:
    def imageSmoother(self, M):
        """
        :type M: List[List[int]]
        :rtype: List[List[int]]
        """
        L = []
        lens1 = len(M)
        lens2 = len(M[0])

        if lens1 == 1 and lens2 == 1:
            return M

        if lens1 == 1 and lens2 > 1:
            L0 = []
            for i in range(lens2):
                if i==0:
                    sum = M[0][0] + M[0][1]
                    x = sum // 2
                elif i == lens2 - 1:
                    sum = M[0][i] + M[0][i-1]
                    x = sum//2
                else:
                    sum = M[0][i] + M[0][i-1] + M[0][i+1]
                    x = sum//3
                L0.append(x)
            L.append(L0)
            return L

        if lens1 > 1 and lens2 == 1:
            L0 = []
            for i in range(lens1):
                if i == 0:
                    sum = M[0][0] + M[1][0]
                    x = sum // 2
                elif i == lens1 - 1:
                    sum = M[i][0] + M[i-1][0]
                    x = sum // 2
                else:
                    sum = M[i][0] + M[i-1][0] + M[i+1][0]
                    x = sum // 3
                L.append([x])
            return L

        for i in range(lens1):
            L1 = []
            for j in range(lens2):
                if i == 0 and j == 0:
                    sum = M[1][0] + M[0][1] + M[1][1] + M[0][0]
                    count = 4
                elif i==0 and j != 0 and j != lens2-1:
                    sum = M[i][j] + M[i+1][j] + M[i][j+1] + M[i][j-1] + M[i+1][j-1] + M[i+1][j+1]
                    count = 6
                elif i==lens1-1 and j != 0 and j != lens2-1:
                    sum = M[i][j] + M[i-1][j] + M[i][j+1] + M[i][j-1] + M[i-1][j-1] + M[i-1][j+1]
                    count = 6
                elif i==0 and  j == lens2-1:
                    sum = M[i][j] + M[i+1][j] + M[i][j-1]  + M[i+1][j-1]
                    count = 4
                elif i != 0 and i != lens1-1 and j == 0:
                    sum = M[i][j] + M[i][j+1] + M[i-1][j+1] + M[i+1][j+1] + M[i+1][j] + M[i-1][j]
                    count = 6
                elif i != 0 and i != lens1-1 and j == lens2-1:
                    sum = M[i][j] + M[i][j-1] + M[i+1][j] + M[i-1][j] + M[i-1][j-1] + M[i+1][j-1]
                    count = 6
                elif i == lens1-1 and j == 0:
                    sum = M[i][j] + M[i][j+1] + M[i-1][j] + M[i-1][j+1]
                    count = 4
                elif i != 0 and i != lens1 - 1 and j != 0 and j != lens2-1:
                    sum = M[i][j] + M[i+1][j-1] + M[i+1][j] + M[i+1][j+1]
                    sum = sum + M[i-1][j-1] + M[i-1][j] + M[i-1][j+1] + M[i][j-1] + M[i][j+1]
                    count = 9
                elif i == lens1 - 1 and j == lens2-1:
                    sum = M[i][j] + M[i-1][j-1] + M[i-1][j] + M[i][j-1]
                    count = 4
                x = sum//count
                L1.append(x)
            L.append(L1)
        return L