利用GPT 将 matlab 内置 bwlookup 函数转C
最近业务需要将 matlab中bwlookup 的转C
这个函数没有现成的m文件参考,内置已经打成库了,所以没有参考源代码
但是它的解释还是很清楚的,可以根据这个来写
Nonlinear filtering using lookup tables - MATLAB bwlookup - MathWorks 中国
A = bwlookup(B,lut)
performs a 2-by-2 or 3-by-3 nonlinear neighborhood filtering operation on binary image BW
. The neighborhood processing determines an integer index value used to access values in lookup table lut
. The fetched lut
value becomes the pixel value in output image A
at the targeted position.
它说的很清楚,BW是二值图像矩阵,lut是一个512的查找表,对3*3邻居矩阵进行一些滤波(权重和)得到最后结果
用GPT生成一个
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define WIDTH 3
#define HEIGHT 3
// 将 3x3 邻域编码为一个 9 位二进制数
int encodeNeighborhood(int neighborhood[3][3]) {
int code = 0;
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
for (int j = 0; j < 3; ++j) {
code = (code << 1) | neighborhood[i][j];
}
}
return code;
}
// 应用查找表进行形态学操作
void bwlookup(int input[HEIGHT][WIDTH], int output[HEIGHT][WIDTH], int lut[512]) {
int neighborhood[3][3];
// 处理内部像素
for (int y = 1; y < HEIGHT - 1; ++y) {
for (int x = 1; x < WIDTH - 1; ++x) {
// 提取 3x3 邻域
for (int i = -1; i <= 1; ++i) {
for (int j = -1; j <= 1; ++j) {
neighborhood[i + 1][j + 1] = input[y + i][x + j];
}
}
// 使用查找表进行转换
int code = encodeNeighborhood(neighborhood);
output[y][x] = lut[code];
}
}
// 处理边缘像素 (拷贝原始值)
for (int x = 0; x < WIDTH; ++x) {
output[0][x] = input[0][x];
output[HEIGHT-1][x] = input[HEIGHT-1][x];
}
for (int y = 0; y < HEIGHT; ++y) {
output[y][0] = input[y][0];
output[y][WIDTH-1] = input[y][WIDTH-1];
}
}
int main() {
// 示例二值图像 (3x3)
int input[HEIGHT][WIDTH] = {
{1, 0, 1},
{0, 1, 0},
{1, 0, 1}
};
// 初始化输出图像
int output[HEIGHT][WIDTH] = {0};
// 示例查找表
int lut[512] = {0};
lut[2] = 1; // 设定特定模式的输出值
// 应用 bwlookup
bwlookup(input, output, lut);
// 打印结果图像
for (int y = 0; y < HEIGHT; ++y) {
for (int x = 0; x < WIDTH; ++x) {
printf("%d ", output[y][x]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}
显然它给的矩阵滤波器顺序搞错了,它的顺序是
这是行优先,我本来理解为要列优先,其实人matlab代码给出解释了(包括网页)
手动改动下
仔细观察,
这给地方还有一个加1,c代码中求和一样的code,没有加1,原因是这里做index的时候,c是从0开始,index本身比matlab就要少1
这样计算出来发现还不对,仔细对比,中心数据都对上了,发现还是边缘不对
matlab中的原矩阵需要扩展,扩展的地方都要填0,然后只取中间
把想法交给GPT,让他生成把
#include <stdio.h>
#define HEIGHT 5
#define WIDTH 5
// 将 3x3 邻域编码为一个 9 位二进制数
int encodeNeighborhood(int arr[3][3]) {
int code = 0;
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
for (int j = 0; j < 3; ++j) {
code |= (arr[i][j] << (i * 3 + j));
}
}
return code;
}
// 应用查找表进行形态学操作
void bwlookup(int input[HEIGHT][WIDTH], int output[HEIGHT][WIDTH], int lut[512]) {
int extendedInput[HEIGHT + 2][WIDTH + 2] = {0}; // 扩展后的输入数组,初始化为零
int neighborhood[3][3];
// 将原始输入复制到扩展后的数组中
for (int y = 0; y < HEIGHT; ++y) {
for (int x = 0; x < WIDTH; ++x) {
extendedInput[y + 1][x + 1] = input[y][x];
}
}
// 对扩展后的数组应用形态学操作
for (int y = 1; y < HEIGHT + 1; ++y) {
for (int x = 1; x < WIDTH + 1; ++x) {
// 提取 3x3 邻域
for (int i = -1; i <= 1; ++i) {
for (int j = -1; j <= 1; ++j) {
neighborhood[i + 1][j + 1] = extendedInput[y + i][x + j];
}
}
// 使用查找表进行转换
int code = encodeNeighborhood(neighborhood);
output[y - 1][x - 1] = lut[code];
}
}
}
// 测试函数
int main() {
int input[HEIGHT][WIDTH] = {
{0, 0, 0, 0, 0},
{0, 1, 1, 1, 0},
{0, 1, 1, 1, 0},
{0, 1, 1, 1, 0},
{0, 0, 0, 0, 0}
};
int output[HEIGHT][WIDTH] = {0}; // 初始化输出数组
int lut[512]; // 查找表
// 初始化查找表 (这里假设查找表已定义)
for (int i = 0; i < 512; ++i) {
lut[i] = 1; // 这里只是一个示例,你应该根据实际需求初始化查找表
}
// 应用形态学操作
bwlookup(input, output, lut);
// 打印输出
printf("输出:\n");
for (int y = 0; y < HEIGHT; ++y) {
for (int x = 0; x < WIDTH; ++x) {
printf("%d ", output[y][x]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}
原文地址:https://blog.csdn.net/book_bbyuan/article/details/140158166
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