C++ 二维数组转灰度图

将一个二维数组转换为灰度图需要将数组中的每个元素映射到灰度图中的像素值。这个映射过程可以通过线性变换来实现。我们可以将数组中的最小值映射为黑色，最大值映射为白色，中间的值映射为灰度值。

假设我们的二维数组为arr，大小为M*N，最小值为min，最大值为max，我们可以这样进行映射：

1. 计算灰度值的范围range = max - min。

2. 对于数组中的每个元素arr[i][j]，计算其灰度值gray = (arr[i][j] - min) * 255 / range。

3. 将gray赋值给灰度图像素的相应位置。

下面是一个用Python实现的例子：

import numpy as np
import cv2

# 生成一个随机的二维数组作为示例
arr = np.random.randint(0, 255, size=(100, 100))

# 计算最小值和最大值
min_val = np.min(arr)
max_val = np.max(arr)

# 计算灰度值的范围
range_val = max_val - min_val

# 创建一个空的灰度图像
gray_img = np.zeros((100, 100), dtype=np.uint8)

# 将数组中的每个元素映射到灰度图像素值
for i in range(100):
    for j in range(100):
        gray_val = int((arr[i][j] - min_val) * 255 / range_val)
        gray_img[i][j] = gray_val

# 显示灰度图像
cv2.imshow('gray', gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里使用了OpenCV库来显示灰度图像。运行上面的代码可以得到一个随机的灰度图像。