题目

包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ，平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均，如果周围的单元格不足八个，则尽可能多的利用它们。
示例 1:
输入:
[[1,1,1],
[1,0,1],
[1,1,1]]
输出:
[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]
解释:
对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0
对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): 平均(5/6) = 平均(0.83333333) = 0
对于点 (1,1): 平均(8/9) = 平均(0.88888889) = 0
注意:
给定矩阵中的整数范围为 [0, 255]。
矩阵的长和宽的范围均为 [1, 150]。
来源：力扣（LeetCode）

解题思路

  这道题是数字图像处理领域的一道题，是平滑滤波器的原理，主要作用是减少图像中的边缘尖锐感，增加图像的平滑度。题中所给出的就是一个典型的3×3的模板，一般模板都采取奇数的平方大小以便更好的处理中心像素点。此题原理很简单但是操作起来比较麻烦，为了避免分太多的情况去处理图像，我们可以先在图像的周围加一圈围墙或者哨兵，以此来统一操作使得我们尽量减少情况分析。

class Solution:def imageSmoother(self, img: List[List[int]]) -> List[List[int]]:Img=copy.deepcopy(img)  #复制一张图片用于存放更平滑后的结果for i in img:  #给图像添加围墙i.insert(0,-1)i.append(-1)n=len(img[0])img.insert(0,[-1]*n)img.append([-1]*n)for i in range(len(Img)):for j in range(len(Img[0])):x=i+1y=j+1temp=[img[x][y],img[x-1][y-1],img[x-1][y],img[x-1][y+1],img[x][y-1],img[x][y+1],img[x+1][y-1],img[x+1][y],img[x+1][y+1]]num=temp.count(-1)Img[i][j]=math.floor((sum(temp)+num)/(9-num))return Img