借用指针输出二维数组

最新推荐文章于 2021-09-03 16:56:22 发布
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分类专栏： c++基础语法
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#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
int am[2][2]={{1,2},{5,6}};
for(int i=0;i<2;i++)
  for(int j=0;j<2;j++)
  cout<<"a["<<i<<"]["<<j<<"]="<<*(*(am+i)+j)<<endl;  //*(*(am+i)+j)等价于am[i][j];

}


C语言-指针-二维数组
m0_67563552的博客
05-16 1007
一. 二维数组的地址
C语言中的二维数组与指针
TROUBLE I AM IN
04-03 567
C语言中的二维数组与指针 这一块是很烦，但是理顺了之后就会简单很多。 数组存储本质 首先看下面一段代码： int singleArray[4]={1,2,3,4}; 其在内存中的就是这样的存储形式，其中地址1代表的就是singleArray，其本质就是一个指针值，所以你采用*singleArray就能获得1。 或者你还有可能见到这种写法*(singleArray+1)，这样就能获得数组第二个的值，即2，这是因为地址2和地址3的值是连续的，两者之间的差值是1，为什么是1呢？这个需要结合数电的知识解释，这里
二维数组指针输出
lonely_wolf的博客
05-09 704
#include &lt;iostream&gt; using namespace std; int fun(int x, ...) { int arr[2][3] = {2,4,10,12,13,15}; cout &lt;&lt; arr[1][1] &lt;&lt; endl; cout &lt;&lt; *(arr[1] + 1) &lt;&lt; endl; ...
利用指针数组输出二维数组
ever_promise的博客
02-10 5255
指针数组来输出二维数组 smart power int (*pt)[4]; 上述语句表示定义一个指针变量p，包含4个指向整形元素的一维数组，p表示该一维数组的首地址，可以将p看成是二维数组中的行指针，而p+i表示第i行的首地址，那么 *(pt+i) + j 就表示二维数组第i行第j列的元素地址，*(*(pt+i)+j)就表示第i行第j列的元素值。 代码中有一个地方不懂，已经注释出来了，欢迎评论...
二维数组行指针实现输出
记笔记的小地方ヾ(๑╹◡╹)ﾉ"
05-22 1246
#include<stdio.h> int main() { int i,j,k,a[2][3],(*p)[3]; //注意(*p)[3]的含义 for(i=0; i<2; i++) for(j=0; j<3; j++) scanf("%d",&a[i][j]); for(p=&a[0]; p<&a[0]+2; p++) { for(i=0; i<3; i++).
用指针变量输出二维数组元素的值。
weixin_44099012的博客
06-10 5305
用指针变量输出二维数组元素的值。 代码： #include<stdio.h> void main(){ int a[3][4]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};//定义一串二维数组 int (*p)[4]；//定义指针 p=a; int i,j; for(i=0;i<3;i++){ for(j=0;j<3;j++) { printf("%...
实例分析用指针访问二维数组的几种方法
知行合一之独行
07-10 5992
之前对数组的概念一直没有理解透彻，只觉得数组名就是个常量指针而已，用法和基本的指针差不多。所以当我尝试用二级指针去访问二维数组时，就经常会出错。下面就是刚开始写的一个错误的程序： #include int main() {     int iArray[2][3] =        {{1,2,3},{4,5,6}};     int **pArray =
动态规划 解决二维最大子序和问题---滚动数组
milaiko的博客
05-14 404
动态规划之最大数组和系列 啊 ，最近实在是刷不下去动态规划了，累了累了，所以还是把之前一些比较虐我的题整理一下。 题目编号 53. 最大子序和 最大子矩阵 矩阵区域不超过k的最大数组和 再了解滚动数组法之前，先不做难题，先看看最基本的问题——最大子序和 最大子序和 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 示例 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出：6 解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6
指针数组还是数组指针？一文读懂其本质区别
[指针数组还是数组指针？一文读懂其本质区别](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6cceca50d422d31b94280bc46d48cb18.png) # 1. 指针数组与数组指针概念解析 在现代编程语言中，指针和数组是构建复杂数据结构...
指针、数组
weixin_43667308的博客
11-25 173
指针基础 变量的地址 int x = 100; 整型变量 x 存储在内存的某个位置上，这个位置就是变量的地址。 用来表示和存储变量地址的量就是函数指针。 例如在 32 位（或 64位机器上 x86 平台）上其地址可能为 0x00394768,则 x 引用这个位置。 地址操作符 要获取某个变量的地址，需要使用取址操作符——&amp;。 int c; cout &lt...
应用二维数组的行指针输出二维数组的元素
danteng1217的专栏
09-03 1144
#include #include void show(int (*p)[3],int x,int y) { int i,j; for(i=0;i<x;i++) { for(j=0;j<y;j++) { printf("%d",*(*(p+i)+j)); } printf("\n"); } } void show2(int *p,int x,int y){
用行指针变量输出二维数组中的某一个元素
SUNNY的博客
03-17 386
练习03-17-01 输出样例： The original matrix: 89 87 88 59 64 47 60 38 3 96 35 68 Input x (0~2) and y(0~3) x=0 y=0 a[0][0]=89 -------------------------------- Process exited after 5.918 seconds with return value 0 请按任意键继续. . . 代码如下： //输出二维数组中的任一行任一列元素的值
指针与二维数组
飞鸿踏雪泥的博客
06-10 9057
二维数组的本质 double matrix[3][4]; doublematrix[3][4]; =>double[4] matrix[3]; 令type为double[4]，所以double[4] matrix[3]为typematrix[3]，这说明，matrix是一个一维数组，有3个元素；每个元素是type，即double[4]类型的。 m...
如何接受二维数组指针的指针
NoPaPaAndNoHaHa的博客
08-31 446
示例 void initialize(int(*front)[23]); int main() { int qipan[4][23]= {1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}, {1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1}, {1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
数组指针输出二维数组
u010575913的专栏
07-22 802
#include int main() {  int a[2][3]={{1,3,5},{7,4,2}};  int *p=a[0];  int (*q)[3];    //定义一个有三个元素的行指针q与a在等级上是相同的，所以可以用q=a进行赋值 ，a,a+1,a+2...等都是也行指针。 在这里有必要了解a[0]等价于&a[0][0]，即a[i]就是第 i 行的首地址，*a[0]是
利用指针输出二维数组任意行列元素----指针与二维数组
qq_43415753的博客
02-20 3397
//利用指针输出二维数组任意行任意列的值 #include&lt;stdio.h&gt; int main() { int array[][4]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16}; int (p)[4]; p=array; int i,j; scanf("%d,%d",&amp;i,&amp;j); printf("%d",(*(p+i)+j)); ...
C程序设计--指针（对 “ 多维数组 ” 进行输出操作）
Micheal 超 的博客
11-11 563
在数组中： *（a+i）和 a[i] 等价 在二维数组中： 含义 表示形式 a[i][j] 的值 a[i][j]、*（a[i]+j）、 *( *(a+i)+j) a[i][j] 的地址 &amp;amp;a[i][j]、a[i]+j、*(a+i)+j 第i行0列元素的地址(即：a[i][0]的地址) a[i]、*(a+i) 一行的首地址 a+i、&amp;amp;a[i] 说明： ...
C语言 指针+二维数组详解 （应付期末、考研的最强笔记，建议收藏）
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青春无问西东 岁月自成芳华
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本文通过从二维数组的介绍开始，讲解什么是二维数组——>怎么定义和使用二维数组——>怎么引用二维数组的元素——>怎么通过指针来引用二维数组(具体包括多种分式)来逐步说明指针+二维数组的配合使用，相信学完本文内容，读者对于指针和二维数组会有更加深刻的印象和理解。通过学校期末考试和考研C语言内容完全足够！！！
指针—输出二维数组
I am 小胖胖
05-09 2829
要求用二维数组分别依次和选择输出
可以借用opencv库或者ippi库来计算，合理转换即可
最新发布
03-18
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用OpenCV或IPP库来计算BYTE*指向内存的图像平均灰度值。用户之前已经得到了一个手动实现的解决方案，现在想知道如何利用现有的库来更高效或更简便地完成这个任务。首先，我需要回忆一下OpenCV和IPP的相关函数，并思考如何将它们应用到这个问题中。 首先，用户提到的是BYTE*指针，通常BYTE是unsigned char类型，也就是8位无符号整数，对应图像中的每个像素值。平均灰度值的计算方法是所有像素值的和除以总像素数，这个逻辑本身不复杂，但使用库函数可能更高效，特别是在处理大图像时。 接下来，我需要考虑用户可能的场景。用户可能是在处理图像处理任务，需要快速计算平均灰度值，而不想自己手动遍历像素，尤其是在处理大图像时效率很重要。用户可能已经熟悉OpenCV或IPP库，或者希望利用这些库优化代码。此外，用户可能关心代码的简洁性和可维护性，使用库函数可以减少出错的可能性。 首先处理OpenCV的方案。OpenCV中的Mat类可以直接封装内存数据，前提是用户提供正确的参数，比如宽度、高度、通道数等。需要注意的是，如果用户的内存数据是连续的，可以直接构造Mat对象，否则需要考虑每行的步长（stride）。对于平均值的计算，OpenCV有mean函数，可以返回每个通道的平均值，对于灰度图来说，直接取第一个元素即可。这里需要确保输入的Mat是正确的灰度图像，即单通道。 然后是IPP库的方案。IPP是Intel的性能库，提供了高度优化的图像处理函数。用户需要正确链接IPP库，并且了解相关函数的使用。例如，ippsMean_8u函数可以直接计算8位无符号整型数组的平均值。需要注意的是，IPP函数可能需要特定的数据排列方式，比如连续的内存空间，没有填充。此外，IPP函数的返回值处理可能需要检查状态，确保计算成功。 接下来需要比较这两种方法的优缺点。OpenCV的方案相对简单，代码量少，适合已经使用OpenCV的项目，且方便处理不同格式的图像。IPP的方案可能在性能上更优，特别是对于非常大的图像，但需要正确配置IPP库，并且代码可能稍微复杂一些，需要处理错误检查和状态返回。 用户可能需要考虑的因素包括：项目是否已经使用了OpenCV或IPP库，图像的大小（对于小图像，手动遍历和库函数可能差异不大，但大图像库函数更优），以及是否需要处理步长（stride）或非连续内存的情况。此外，用户可能希望代码简洁，因此使用库函数可以减少代码量。 可能的潜在问题包括：内存数据的布局是否符合库函数的预期，比如是否连续，是否有填充。例如，某些图像每行可能有填充字节以满足对齐要求，这时候需要正确指定step参数（在OpenCV中是Mat的step属性）。如果用户的数据有这种填充，直接使用width * channels作为步长可能会导致错误，因为实际每行的字节数可能大于width * channels。因此，在OpenCV的Mat构造中，如果数据是连续的，可以指定step为Mat::AUTO_STEP，否则需要明确给出步长。 另外，对于多通道图像，比如RGB，用户可能需要先将其转换为灰度图，然后再计算平均值。如果用户提供的BYTE*数据已经是灰度图，那么直接处理即可。否则，可能需要额外的转换步骤，例如使用OpenCV的cvtColor函数将RGB转换为灰度。 在代码示例中，OpenCV的Mat构造函数是否正确处理用户的内存数据是关键。需要确保用户的数据是连续的，或者正确指定了step参数。对于IPP的情况，同样需要确保数据是连续的，否则可能需要使用其他函数或手动处理。 另外，错误处理也是需要考虑的。例如，如果用户传入的通道数不正确，或者图像参数有误，库函数可能会有不同的处理方式。在OpenCV中，mean函数会返回各通道的平均值，如果传入多通道图像，用户需要明确如何处理，比如取所有通道的平均，还是仅处理某个通道。在示例代码中，假设用户已经确认是单通道，所以直接取第一个元素。 最后，需要测试示例代码的正确性，例如使用用户提供的测试案例，比如全黑或全白图像，验证输出是否符合预期。同时，比较手动计算的结果和库函数的结果是否一致，以确保正确性。 总结来说，使用库函数可以简化代码，提高效率，但需要正确理解库函数的使用方法和前提条件，特别是内存布局和通道处理方面的问题。用户需要根据项目需求和环境选择合适的库，并确保输入参数正确。</think>以下是如何利用OpenCV和Intel IPP（Integrated Performance Primitives）库高效计算图像平均灰度值的实现方案： --- ### **方案一：使用OpenCV库** OpenCV提供`cv::Mat`直接封装内存数据，通过`mean()`函数计算均值。 #### **代码实现** ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> // 假设 BYTE 类型为 unsigned char typedef unsigned char BYTE; double CalculateAverageGrayWithOpenCV( const BYTE* imageData, int width, int height, int channels = 1, int stride = 0 /* 行步长，默认为连续内存 */ ) { if (!imageData || width <= 0 || height <= 0) { std::cerr << "Invalid parameters!" << std::endl; return -1.0; } // 封装内存为OpenCV Mat（假设内存连续） cv::Mat img( height, width, (channels == 1) ? CV_8UC1 : CV_8UC3, const_cast<BYTE*>(imageData), stride // 若存在行填充，需明确指定步长 ); // 计算均值（返回Scalar类型，取第一个通道值） cv::Scalar avg = cv::mean(img); return avg[0]; } // 示例调用 int main() { BYTE sampleImage[] = {100, 150, 200, 50, 250, 100, 30, 180, 90}; int width = 3, height = 3; double avg = CalculateAverageGrayWithOpenCV(sampleImage, width, height); std::cout << "OpenCV平均灰度值: " << avg << std::endl; return 0; } ``` #### **关键点** - **内存封装**：`cv::Mat`直接引用原始内存，无需拷贝数据。 - **多通道支持**：若输入为RGB图像，`mean()`会分别返回各通道均值。 - **步长处理**：若图像内存存在行填充（如每行字节数为4的倍数），需通过`stride`参数指定。 --- ### **方案二：使用Intel IPP库** IPP库的`ippsMean_8u`函数可高效计算8位无符号数组的均值。 #### **代码实现** ```cpp #include <ipp.h> // 需正确链接IPP库 #include <iostream> typedef unsigned char BYTE; double CalculateAverageGrayWithIPP( const BYTE* imageData, int width, int height, int channels = 1 ) { if (!imageData || width <= 0 || height <= 0) { std::cerr << "Invalid parameters!" << std::endl; return -1.0; } const int totalPixels = width * height; Ipp64f avg = 0.0; IppStatus status; // 调用IPP函数计算均值（假设内存连续） status = ippsMean_8u( imageData, totalPixels * channels, &avg, ippAlgHintAccurate ); if (status != ippStsNoErr) { std::cerr << "IPP计算失败！错误码: " << status << std::endl; return -1.0; } return avg; } // 示例调用 int main() { BYTE sampleImage[] = {100, 150, 200, 50, 250, 100, 30, 180, 90}; int width = 3, height = 3; double avg = CalculateAverageGrayWithIPP(sampleImage, width, height); std::cout << "IPP平均灰度值: " << avg << std::endl; return 0; } ``` #### **关键点** - **高性能**：IPP针对Intel CPU优化，适合大规模数据。 - **错误检查**：需检查`IppStatus`返回值确保计算成功。 - **多通道处理**：若输入为多通道数据，需明确是否合并通道（此示例直接按一维数组处理）。 --- ### **对比与选择** | **库** | **优点** | **缺点** | |---------|----------------------------------|------------------------------| | OpenCV | 接口简单，支持复杂图像操作 | 依赖OpenCV环境 | | IPP | 极致性能，适合实时处理 | 需商业授权，代码耦合性较高 | #### **选择建议** - 若项目已集成OpenCV，优先使用`cv::mean()`，代码简洁且易维护。 - 若追求极致性能且拥有IPP授权，选择`ippsMean_8u`，尤其适合4K/8K图像处理。 --- ### **扩展场景** - **多通道转灰度**：若输入为RGB图像，需先转换为灰度图： ```cpp cv::Mat rgbImg(height, width, CV_8UC3, imageData); cv::Mat grayImg; cv::cvtColor(rgbImg, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::Scalar avg = cv::mean(grayImg); ``` - **混合库优化**：对超大规模图像，可结合OpenCV（数据管理）和IPP（核心计算）提升效率。 通过合理选择库函数，可兼顾开发效率与运行时性能。
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