点击打开链接

图像有用区域

时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB
难度:4
描述

“ACKing”同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以内的图片,现在请你来帮助他完成第一步,把黑色线圏外的区域全部变为黑色。

     

图1                                                        图2

已知黑线各处不会出现交叉(如图2),并且,除了黑线上的点外,图像中没有纯黑色(即像素为0的点)。

输入
第一行输入测试数据的组数N(0<N<=6)

每组测试数据的第一行是两个个整数W,H分表表示图片的宽度和高度(3<=W<=1440,3<=H<=960)

随后的H行,每行有W个正整数,表示该点的像素值。(像素值都在0到255之间,0表示黑色,255表示白色)
输出
以矩阵形式输出把黑色框之外的区域变黑之后的图像中各点的像素值。
样例输入
1
5 5
100 253 214 146 120
123 0 0 0 0
54 0 33 47 0
255 0 0 78 0
14 11 0 0 0
样例输出
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 33 47 0
0 0 0 78 0
0 0 0 0 0
典型的搜索题,我不知道别人怎么解决的,我是用了很朴素的办法,就是找图形的上下左右四个边界上的非0点,如果找到一个,就从这个点开始广搜,直到边上都为0,那么剩下的点就是截取的区域
#include<stdio.h>
#include<string.h>
int map[970][1450];
int queue[1384801][2];
int head , tail;
int x , y;
int start_x , start_y;
void step(int a, int b)
{
if(a > 0 && map[a - 1][b] != 0 )//&& haxi[a - 1][b] == 0)
{
map[a - 1][b] = 0;
queue[tail][0] = a -1;
queue[tail++][1] = b;
}
if(a < x - 1 && map[a + 1][b] != 0)// && haxi[a + 1][b] == 0)
{
map[a + 1][b] = 0;
queue[tail][0] = a +1;
queue[tail ++][1] = b;
}
if(b > 0 && map[a][b - 1] != 0 )//&& haxi[a][b - 1] == 0)
{
map[a][b - 1] = 0;
queue[tail][0] = a;
queue[tail++][1] = b - 1;
}
if(b < y - 1 && map[a][b + 1] != 0 )//&& haxi[a][b + 1] == 0)
{
map[a][b + 1] = 0;
queue[tail][0] = a;
queue[tail++][1] = b + 1;
}
}
int search_point()
{
int i ;
for(i = 0 ; i < x ; i++)
{
if(map[i][0] != 0)
{
start_x = i;
start_y = 0;
break;
}
if(map[i][y - 1] != 0)
{
start_x = i;
start_y = y - 1;
break;
}
}
if(i == x) //×óÓÒûÕÒµ½ÔÙÕÒÉÏϱ߽ç
{
for(i = 0 ; i < y ; i++)
{
if(map[0][i] != 0)
{
start_x = 0;
start_y = i;
break;
}
if(map[x - 1][i] != 0)
{
start_x = x - 1;
start_y = i;
break;
}
}
if(i == y)
return 0;
}
head = 0;
tail = 1;
queue[head][0] = start_x;
queue[head][1] = start_y;
map[start_x][start_y] = 0;
for( ; head != tail ; head++)
{
step(queue[head][0] , queue[head][1]);
}
return 1;
} int main()
{
int i , j , k;
int flag; scanf("%d" , &k);
while(k--)
{
scanf("%d %d" , &y , &x);
flag = 0;
for(i = 0 ; i < x ; i++)
{
for(j = 0 ; j < y ; j++)
{
scanf("%d" , &map[i][j]);
if(map[i][j] == 0)
flag =1;
} }
if(flag == 1)
while(search_point() != 0);
for(i = 0 ; i < x ; i++)
{
for(j = 0 ; j < y ; j++)
{
printf("%d " , map[i][j]);
}
printf("\n");
}
}
return 0;
}

nyoj 92 图像有用区域的更多相关文章

  1. ACM 图像有用区域

    图像有用区域 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4   描述 “ACKing”同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以 ...

  2. nyoj 92-图像有用区域 (BFS)

    92-图像有用区域 内存限制:64MB 时间限制:3000ms 特判: No 通过数:4 提交数:12 难度:4 题目描述: “ACKing”同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取 ...

  3. nyoj--92--图像有用区域(模拟)

    图像有用区域 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4 描述 "ACKing"同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑 ...

  4. NYOJ92 图像实用区域 【BFS】

    碰到了一个曾经从未见过的奇怪问题:先上截图: 执行号 用户 题目 结果 时间 内存 语言 提交时间 895360 userid=%E9%95%BF%E6%9C%A8" style=" ...

  5. 四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----AC/HC/LC/FT。

    四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient regio ...

  6. 简单的图像显著性区域特征提取方法-----opencv实现LC,AC,FT

    https://blog.csdn.net/cai13160674275/article/details/72991049?locationNum=7&fps=1 四种简单的图像显著性区域特征 ...

  7. nyoj 92 图片实用面积【bfs】

    图像实用区域 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4 描写叙述 "ACKing"同学曾经做一个图像处理的项目时.遇到了一个问题,他须要摘取出图片中某 ...

  8. 利用flash精确定位asp.net的图像热点区域

    Asp.net的热点区域控件非常有用,但是对于热点区域如何精确定位,设定矩形,圆和多边形要素点的位置,用flash能够精确定位,在flash中制作热点区域的部分,可以是矩形,图形或者文字,然后对于这部 ...

  9. 根据序列图像聚焦区域获取深度 Shape From Focus

    最为超新新新新鸟...我也不知道第一篇文章应该写什么..所以,把自己最近正在研究的东西报一下吧, 研究的东西其实也不算深奥,就是对一个图像序列中的每张图像进行检测,发现每张图片的聚焦清晰区域,找到这个 ...

随机推荐

  1. ExtJs学习笔记之FormPanel组件

    FormPanel组件 FormPanel 为 form 表单提供了一个标准的容器. 本质上还是一个标准的 Ext.panel.Panel, 只是自动创建了一个 BasicForm 来管理所有添加到 ...

  2. linux jdk+mysql+tomcat+nginx 项目部署步骤

    1.下载linux jdk1.7.0_79.tar.gz ; 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-dow ...

  3. 解决504 Gateway Time-out(nginx)

    504 Gateway Time-out问题常见于使用nginx作为web server的服务器的网站 我遇到这个问题是在需要插入一万多条数据时候遇到的 一般看来, 这种情况可能是由于nginx默认的 ...

  4. ORACLE 常用数值函数

    1 ABS(n)返回数值弄参数的绝对值.它接受一个数值型值作为输入参数,或者任何可以隐式地转换为数值型值的值.并且返回数值型值的绝对值. Select abs(-1) from dual ABS(-1 ...

  5. Linux 实现自动安装服务组件以及优化内核参数 (转)

    安装好Linux裸机后(安装请参考:http://blog.itpub.net/26230597/viewspace-1380155/),还需要在其上安装一些基础组件,一般是手动一个个安装,比较繁复也 ...

  6. 【java】serialVersionUID作用

    serialVersionUID适用于Java的序列化机制.简单来说,Java的序列化机制是通过判断类的serialVersionUID来验证版本一致性的.在进行反序列化时,JVM会把传来的字节流中的 ...

  7. Intent传递数据从一个Activity到另一个Activity

    MainActivity package com.test.intentdemo; import android.app.Activity; import android.content.Intent ...

  8. The connection to adb is down, and a severe error has occured.

    启动android模拟器时.有时会报The connection to adb is down, and a severe error has occured.的错误.在网友说在任务管理器上把所有ad ...

  9. android 组合控件接收不到点击事件的问题

    android点击事件的传播是有子控件传给父控件,如果子控件处理过了,父控件不再处理,所以要想让组合控件接收点击事件,必须屏蔽子控件的点击事件. 设置组合控件的clickable和focusable属 ...

  10. [Hibernate] - one to one

    两种不同方式的一对一映射关系: 1)配置文件: hibernate.cfg.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ...