Leetcode661：图片平滑器 C语言
题目描述：
图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。
每个单元格的 平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。
如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。
给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。
代码思路：
这个代码实现了一个图像平滑处理的功能。具体来说，它接收一个二维整数数组 img 作为输入，该数组表示一个灰度图像，其中 img[i][j] 表示图像中第 i 行第 j 列的像素值。然后，它生成一个新的二维整数数组，其中每个像素值是原图像中对应像素及其周围8个像素（共9个像素）的平均值。最后，它返回这个新的二维数组以及一个数组，用于表示新数组中每一行的大小。
以下是代码的详细思路：
- 初始化变量：
i, j, x, y：用于循环遍历图像和周围像素的索引。num：用于记录当前像素周围有效像素的数量（包括当前像素自身）。sum：用于记录当前像素及其周围像素值的总和。m和n：分别表示输入图像的行数和列数。
- 分配内存：
- 为返回的新图像数组
ret分配内存，行数等于输入图像的行数m。 - 为返回的行大小数组
*returnColumnSizes分配内存，大小也为m。 - 对于
ret的每一行，分配n个整数的内存空间，并设置*returnColumnSizes[i]为n，表示新图像中每一行的大小与输入图像相同。
- 为返回的新图像数组
- 计算平滑后的图像：
- 使用两个嵌套的循环遍历输入图像的每一个像素
(i, j)。 - 对于每个像素
(i, j)，使用另外两个嵌套的循环遍历其周围的9个像素(x, y)（包括自身）。 - 在遍历周围像素时，检查索引
(x, y)是否在图像的有效范围内内（即没有越界）。如果是，则增加num（有效像素数量）并累加sum（像素值总和）。 - 计算当前像素
(i, j)的新值，即sum / num，并将这个值存储在ret[i][j]中。
- 使用两个嵌套的循环遍历输入图像的每一个像素
- 返回结果：
- 设置
*returnSize为m，表示返回的新图像数组的行数。 - 返回新图像数组
ret。
- 设置
注意事项：
1.代码中使用了 malloc 来动态分配内存，因此调用者需要负责在不再需要这些内存时调用 free 来释放它们，以避免内存泄漏。
2.在计算平均值时，由于 num 总是至少为1（因为包括了当前像素自身），所以不需要担心除以零的情况。
3.代码假设输入图像 img 的每一行都有相同数量的列，即 imgColSize[i] 对于所有 i 都是相同的，这个值被存储在 n 中。
代码实现：
/**
* Return an array of arrays of size *returnSize.
* The sizes of the arrays are returned as *returnColumnSizes array.
* Note: Both returned array and *columnSizes array must be malloced, assume caller calls free().
*/
int** imageSmoother(int** img, int imgSize, int* imgColSize, int* returnSize, int** returnColumnSizes){
int i,j,x,y;
int num,sum;
int m=imgSize,n=imgColSize[0];
int **ret=(int**)malloc(sizeof(int*)*m);//二维数组创建：创建行
*returnColumnSizes=(int*)malloc(sizeof(int)*m);//数组大小的返回
for(i=0;i<m;i++){
ret[i]=(int*)malloc(sizeof(int)*n);//二维数组的创建：每一行的基础上再创建
(*returnColumnSizes)[i]=n;//每一行大小的返回
}
for(i=0;i<m;i++){
for(j=0;j<n;j++){//以上两个循环用于数组中某一元素的定位
num=0,sum=0;//初始化
for(x=i-1;x<=i+1;x++){
for(y=j-1;y<=j+1;y++){//以上两个循环用于对每一个元素周围的九方格进行计算
if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n){//防止溢出
num++;
sum+=img[x][y];
}
}
}
ret[i][j]=sum/num;
}
}
*returnSize=m;//返回数组大小
return ret;
}