C ++计算2D数组中数字可变宽度的平均值

Question

我知道这里已经有类似的问题，但是没有答案真正对我有帮助。 这是我的问题：
我给了一个512x512像素的数组。 每个像素的值都类似于165.88009。
（稍后我必须在GnuPlot中创建一个热图）

现在，我想通过创建可变像素块（例如4-16）的平均值来“平滑”它，并将其写入新的2D数组，然后跳到下一个块，直到完成。
数组的大小应保持不变。 因此，如果我平均4个像素，则这4个像素将获得新值。
我为此做了一个功能，但无法正常工作。

计算平均值不是我的问题。 问题是我想具有可变的像素宽度，但是我不知道如何使算法跳到下一个块。
我没有C ++经验，也许我必须完全不同。
因此，非常感谢您的帮助或启发：）

这是我的代码：

#include <iostream>       
#include <fstream>        
#include <string>         
#include <iomanip>        
using namespace std; 

int i, j, m, n, k;      

void Average(double **Data, int width)  // width gets defined and initiated in main       
{
    double sum;     
    double avg;
    fstream Output;

    Output.open( "GemittelteWerte.dat", ios::out);


    double** IV_Matrix = new double* [m];  
    for (int i=0; i<m; i++)
    {
        IV_Matrix[i] = new double [n];
    }

    for (int i=0; i<m; i++)
    {
        for (int j=0; j<n; j++)
        {
            IV_Matrix[i][j] = 1.0;       
        }
    }

    // Here start all my troubles:
    for(int i=0; i<n; i++)                 
    {
        for(int j=0; j<n; j+=width)  
        {
            sum = 0.0;
            k=j;

            for( k; k<(j+width); k++)
            {
                sum+=Data[i][k];    
            }
            avg=(sum/width);               

            for (int k; k<(j+width); k++)
            {
                IV_Matrix[i][k] = avg;              
            }
        }
    }

    for(int i=0; i<n; i++) 
    {
        for(int j=0; j<n; j++) 
        {
            Output<<setprecision(10)<<IV_Matrix[i][j]<<"\t"; 
        }
        Output<<"\n";
    }

    Output.close();
}

Answer 1

//di means diagonal index
for(int di = 0; di < n/width; ++di) {

    int sum = 0.0;

    //we sum the values
    for(int i = di*width; i < (di+1)*width; ++i)                 
    {     
        for(int j = di*width; j < (di+1)*width; ++j)  
        {
            sum += Data[i][j];
        }
    }

    //Divide by the number of values
    sum /= width*width;

    //Spread the results
    for(int i = di*width; i < (di+1)*width; ++i)                 
    {     
        for(int j = di*width; j < (di+1)*width; ++j)  
        {
            IV_Matrix[i][j];
        }
    }
}

//n might not be a multiple of width

if(n % width != 0) {
    //we sum the values
    for(int i = (n/width)*width; i < n; ++i)                 
    {     
        for(int j = di*width; j < (di+1)*width; ++j)  
        {
            sum += Data[i][j];
        }
    }

    //Divide by the number of values
    sum /= width*width;

    //Spread the results
    for(int i = (n/width)*width; i < n; ++i)                 
    {     
        for(int j = (n/width)*width; j < n; ++j)  
            IV_Matrix[i][j];
        }
    }
}

Answer 2

该块是2D块（4 = 2x2，16 = 4x4）吗？ 您只是想进行2D卷积？ 然后最好使用3x3、5x5等内核的奇数宽度。

// int x, y are the dimensions of your image

double get (double **img, int i, int j) // zero padding for areas outside image
{
    if (i<0 || i>=x || j<0 || j>=y)
        return 0;
    else
        return img[i][j];
}

void conv (double **img, double **result, int width2) // kernel is (2*width2+1)^2
{
    double sum;

    for (int i=0; i<x; i++)
        for (int j=0; j<y; j++)
        {
            sum = 0;
            for (int ii=-width2; ii<=width2; ii++)
                for (int jj=-width2; jj<=width2; jj++)
                    sum += get(img,i+ii,j+jj) / ((2*width2+1)*(2*width2+1));
            result[i][j] = sum;
        }
}

这使img平滑化。 然而，它是缓慢而无法分离的解决方案。 对于小图像和内核，没有问题。

编辑 ：然后更容易：

// x, y are the dimensions of your image (x rows, y colums)

void avg (double **img, double **result, int width) // width must be >= 1 and
{                                                   // should be a divider of y
    double sum;

    for (int i=0; i<x; i++) // process all rows
        {
            for (int j=0; j<y; j+=width) // jump in block width through a row
              {
              sum = 0.0;

              for (int w=0; w<width; w++) // calculate average of a block
               {
                 sum += img[i][j+w] / width;
               }

            for (int b=0; b<width; b++) // write average in each pixel inside block
                {
                 result[i][j+b]= sum;
                }
        }
}