for (int j = 0; j < height; j++) { for (int i = 0; i < width; i++) { Color color = new Color(image.getRGB(i, j));//得到(i, j)的灰度值 int R = color.getRed(); int G = color.getGreen(); int B = color.getBlue(); int re = (int) (Math.pow(R , r)); int ge = (int) (Math.pow(G , r)); int be = (int) (Math.pow(B , r));//分别得到红绿蓝三个通道的像素值通过此函数f(x)=x的r次幂 re = Math.min(255, re); ge = Math.min(255, ge); be = Math.min(255, be); Color newColor = new Color(re, ge, be);//(i, j)经过那个函数变换后得到的新的灰度值 image.setRGB(i, j, newColor.getRGB()); //设置图像的像素值 }

这段代码使用两个嵌套的 for 循环遍历了整个图片的像素点。对于每个像素点，它使用 Color 类获取了该点的 RGB 值，并将其分别存储在 R、G、B 三个变量中。接下来，它将 R、G、B 三个值分别进行了 r 次幂的运算，得到了新的像素值 re、ge、be。然后，它对 re、ge、be 进行了一些处理，将其限制在 0-255 的范围内。最后，它创建了一个新的 Color 对象 newColor，将 re、ge、be 三个值作为参数传入。最后，使用 image.setRGB(i, j, newColor.getRGB()) 方法，将新的像素值重新设置到图片中，完成了对每个像素点进行处理的操作。

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void Draw() { system("cls"); //清屏 for (int i = 0; i < (width + 2) / 2 + 1; i++) { cout << "■"; } cout << endl; for (int i = 0; i < height; i++) { for (int j = 0; j < width; j++) { if (j == 0) cout << "■"; if (i == y && j == x) cout << "O"; else if (i == fruitY && j == fruitX) cout << "F"; else { bool print = false; for (int k = 0; k < nTail; k++) { if (tailX[k] == j && tailY[k] == i) { //碰到食物添加蛇身长度 cout << "o"; print = true; } } if (!print) cout << " "; } if (j == width - 1) cout << "■"; } cout << endl; } for (int i = 0; i < (width + 2) / 2 + 1; i++) { cout << "■"; } cout << endl; cout << "Score: " << score << endl; }

这段代码是用来绘制贪吃蛇游戏画面的。首先使用系统调用`system("cls")`清空屏幕，然后使用`for`循环绘制游戏画面的边框。接着，使用两层循环遍历游戏区域，根据当前位置输出对应的字符，其中蛇头和食物分别用字符'O'和'F'表示，蛇身用字符'o'表示。最后输出得分信息。整个函数运行结束后，游戏画面就会被更新并显示在屏幕上。

// 定义池化操作 void pool(float *input, int input_width, int input_height, int width, int height, int stride, float *output, int output_width, int output_height) { for (int i = 0; i < output_height; i++) { for (int j = 0; j < output_width; j++) { float max_val = -INFINITY; for (int k = 0; k < height; k++) { for (int l = 0; l < width; l++) { int x = j * stride + l; int y = i * stride + k; if (x >= 0 && x < input_width && y >= 0 && y < input_height) { float val = input[y * input_width + x]; if (val > max_val) { max_val = val; } } } } output[i * output_width + j] = max_val; } } }改为平均池化

可以将池化操作的求最大值改为求平均值即可，具体实现如下：

// 定义平均池化操作
void avg_pool(float *input, int input_width, int input_height,
              int width, int height, int stride,
              float *output, int output_width, int output_height) {
    for (int i = 0; i < output_height; i++) {
        for (int j = 0; j < output_width; j++) {
            float sum_val = 0.0f;
            int count = 0;
            for (int k = 0; k < height; k++) {
                for (int l = 0; l < width; l++) {
                    int x = j * stride + l;
                    int y = i * stride + k;
                    if (x >= 0 && x < input_width && y >= 0 && y < input_height) {
                        float val = input[y * input_width + x];
                        sum_val += val;
                        count++;
                    }
                }
            }
            output[i * output_width + j] = sum_val / count;
        }
    }
}

在这个函数中，我们使用了一个 `sum_val` 变量来累加每个池化窗口内的像素值，然后再除以像素数来求平均值。注意，为了避免除以 0 的情况，我们在每个池化窗口内记录了像素数，并用变量 `count` 来累加。最后，将求得的平均值存储到输出数组中即可。