灰度直方图

形式化题目

给出一幅 $n\times m$ 的灰度图像，每个像素的灰度值为 $[0,L)$ 内的整数。统计每个灰度值 $x$ 出现的像素数量，输出长度为 $L$ 的直方图 $h_0,h_1,\dots,h_{L-1}$ 。

思路

直方图就是按灰度值分桶的频次数组。

统计步骤

开一个长度为 $L$ 的计数数组；
读到灰度值 $x$ 时执行 count[x]++；
最后按灰度从小到大输出每个桶的计数。

图像的二维结构不影响统计过程，逐像素读入并累加即可。

代码

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 */
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int MAXL = 260;

int n, m, levels;
int count_value[MAXL];   // count_value[x] 记录灰度值为 x 的像素个数

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);

    cin >> n >> m >> levels;
    // 逐个读入像素，累加对应灰度值的频次
    for (int i = 0; i < n * m; i++) {
        int value;
        cin >> value;
        count_value[value]++;
    }
    // 按灰度值从小到大输出频次
    for (int i = 0; i < levels; i++) {
        if (i) cout << ' ';
        cout << count_value[i];
    }
    cout << '\n';
    return 0;
}

复杂度

扫描全部 $n\times m$ 个像素，时间复杂度为 $O(nm)$ ，空间复杂度为 $O(L)$ 。

总结

直方图就是按值分桶的频次数组，图像行列结构不影响统计过程。

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思路

统计步骤

代码

复杂度

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