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//图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。
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// 每个单元格的 平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。
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// 如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。
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// 给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。
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// 示例 1:
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//输入:img = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]
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//输出:[[0, 0, 0],[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
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//解释:
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//对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0
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//对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): 平均(5/6) = 平均(0.83333333) = 0
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//对于点 (1,1): 平均(8/9) = 平均(0.88888889) = 0
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// 示例 2:
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//输入: img = [[100,200,100],[200,50,200],[100,200,100]]
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//输出: [[137,141,137],[141,138,141],[137,141,137]]
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//解释:
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//对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): floor((100+200+200+50)/4) = floor(137.5) = 137
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//对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): floor((200+200+50+200+100+100)/6) = floor(141.
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//666667) = 141
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//对于点 (1,1): floor((50+200+200+200+200+100+100+100+100)/9) = floor(138.888889) =
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// 138
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// 提示:
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// m == img.length
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// n == img[i].length
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// 1 <= m, n <= 200
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// 0 <= img[i][j] <= 255
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// Related Topics 数组 矩阵 👍 161 👎 0
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package leetcode.editor.cn;
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//661:图片平滑器
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public class ImageSmoother {
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public static void main(String[] args) {
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Solution solution = new ImageSmoother().new Solution();
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}
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
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class Solution {
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public int[][] imageSmoother(int[][] img) {
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int m = img.length;
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int n = img[0].length;
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int[][] res = new int[m][n];
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int x1 = 0, x2 = 0, y1 = 0, y2 = 0;
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for (int i = 0; i < m; i++) {
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for (int j = 0; j < n; j++) {
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x1 = Math.max(i - 1, 0);
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x2 = Math.min(i + 1, m - 1);
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y1 = Math.max(j - 1, 0);
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y2 = Math.min(j + 1, n - 1);
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res[i][j] = fun(img, x1, y1, x2, y2);
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}
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}
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return res;
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}
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public int fun(int[][] img, int x1, int y1, int x2, int y2) {
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int res = 0;
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for (int i = x1; i <= x2; i++) {
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for (int j = y1; j <= y2; j++) {
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res += img[i][j];
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}
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}
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return res / ((x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1));
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}
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}
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//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
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} |