C++实现图像像素灰度值模糊化处理：输入输出全解析

```cpp #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; const int MAXN = 100; int image[MAXN][MAXN]; int blurredImage[MAXN][MAXN]; int main() { int n, m; cin >> n >> m; // 输入图像的灰度值 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < m; j++) { cin >> image[i][j]; } } // 处理图像 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < m; j++) { if (i == 0 || i == n - 1 || j == 0 || j == m - 1) { // 四周最外侧的像素点灰度值不变 blurredImage[i][j] = image[i][j]; } else { // 计算中间像素点的新灰度值 int sum = image[i][j] + image[i - 1][j] + image[i + 1][j] + image[i][j - 1] + image[i][j + 1]; blurredImage[i][j] = round((double)sum / 5); } } } // 输出模糊处理后的图像 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < m; j++) { if (j != m - 1) { cout << blurredImage[i][j] << " "; } else { cout << blurredImage[i][j]; } } cout << endl; } return 0; } ``` 代码解释： 1. 输入部分：首先读取图像的行数 `n` 和列数 `m`，然后使用嵌套的 `for` 循环将图像各像素点的灰度值存储到二维数组 `image` 中。 2. 处理部分：再次使用嵌套的 `for` 循环遍历图像的每个像素点。对于四周最外侧的像素点（即 `i == 0` 或 `i == n - 1` 或 `j == 0` 或 `j == m - 1`），直接将其灰度值赋给 `blurredImage` 数组中对应的位置；对于中间的像素点，计算该像素点及其上下左右相邻四个像素点的灰度值之和，再除以 5 并使用 `round` 函数进行四舍五入，将结果存储到 `blurredImage` 数组中。 3. 输出部分：使用嵌套的 `for` 循环输出 `blurredImage` 数组中的元素，元素之间用空格分隔，每行结束后换行。 ######[AI问答 | 655点数解答 | 2025-12-01 14:24:01]