C++计算一个像素周围最近的白色像素的位置
时间: 2024-05-11 18:20:26 浏览: 13
假设你有一个二维数组表示图像,可以使用以下算法来计算每个像素周围最近的白色像素的位置:
1. 遍历每个像素,如果它是白色,将其位置记录在一个队列中。
2. 对于每个非白色像素,从队列中取出最近的白色像素的位置,并计算它们之间的距离。
3. 找到距离最近的白色像素的位置,将其作为该像素周围最近的白色像素的位置。
4. 重复步骤2和3,直到所有像素都被处理。
以下是一个可能的C++实现:
```C++
#include <queue>
#include <vector>
#include <cmath>
using namespace std;
struct Point {
int x;
int y;
};
int findNearestWhitePixel(vector<vector<int>>& image, Point p) {
queue<Point> q;
q.push(p);
while (!q.empty()) {
Point curr = q.front();
q.pop();
if (image[curr.x][curr.y] == 1) {
return abs(curr.x - p.x) + abs(curr.y - p.y);
}
if (curr.x > 0) {
q.push({curr.x - 1, curr.y});
}
if (curr.x < image.size() - 1) {
q.push({curr.x + 1, curr.y});
}
if (curr.y > 0) {
q.push({curr.x, curr.y - 1});
}
if (curr.y < image[0].size() - 1) {
q.push({curr.x, curr.y + 1});
}
}
return -1;
}
vector<vector<int>> findNearestWhitePixels(vector<vector<int>>& image) {
vector<vector<int>> result(image.size(), vector<int>(image[0].size(), -1));
for (int i = 0; i < image.size(); i++) {
for (int j = 0; j < image[0].size(); j++) {
if (image[i][j] == 0) {
Point p = {i, j};
result[i][j] = findNearestWhitePixel(image, p);
}
}
}
return result;
}
```
其中,`image`是一个二维数组,表示图像。每个元素的值为0或1,其中0表示黑色像素,1表示白色像素。`findNearestWhitePixel`函数计算一个像素周围最近的白色像素的位置。它使用BFS算法从该像素开始,向周围的像素搜索,直到找到一个白色像素。它返回该像素和最近的白色像素之间的曼哈顿距离(即两个点的x坐标和y坐标之差的绝对值之和)。如果找不到白色像素,则返回-1。`findNearestWhitePixels`函数遍历整个图像,并对每个非白色像素调用`findNearestWhitePixel`函数。它返回一个二维数组,其中每个元素表示相应像素周围最近的白色像素的位置。如果该像素本身是白色像素,则返回0。