灰度直方图 202104-1 【CSP】

淡淡的烟草味﹌ 2023-09-26 16:57 46阅读 0赞

### 问题描述 ###

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 x 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 n⋅m。

已知一副图像的灰度矩阵 A，试计算其灰度直方图 h\[0\],h\[1\],⋯,h\[L−1\]。

### 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 Ai0,Ai1,⋯,Ai(m−1)。

### 输出格式 ###

输出仅一行，包含用空格分隔的 L 个整数 h\[0\],h\[1\],⋯,h\[L−1\]，表示输入图像的灰度直方图。

### 样例输入 ###

4 4 16
    0 1 2 3
    4 5 6 7
    8 9 10 11
    12 13 14 15

Data

### 样例输出 ###

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Data

### 样例输入 ###

7 11 8
    0 7 0 0 0 7 0 0 7 7 0
    7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7
    7 0 0 0 7 0 0 0 7 0 7
    7 0 0 0 0 7 0 0 7 7 0
    7 0 0 0 0 0 7 0 7 0 0
    7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 0
    0 7 0 0 0 7 0 0 7 0 0

Data

### 样例输出 ###

48 0 0 0 0 0 0 29

Data

### 评测用例规模与约定 ###

全部的测试数据满足 0<n,m≤500 且 4≤L≤256。

# include<iostream>
    using namespace std;
    int h[256],Aij;
    int main() {
    	int n,m,L;
    	cin >> n >> m >> L;
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		for(int j=1;j<=m;j++){
    			cin >>Aij;
    			h[Aij]++;
    		}
    	}
    	for(int i=0;i<L;i++){
    		cout<<h[i];
    		if(i!=L-1)
    			cout<<" ";
    	}		
    	return 0;
    }