python/GESP/灰阶图像/灰阶图像.cpp

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 256;
//桶
int b[N];//0 ~ 255

//将一个16进制的灰阶转为一个整数，方便用来当数组的下标索引值
int toDec(char a, char b) {
	int res = 0;
	if (a >= 'A' && a <= 'F')
		res += (a - 'A' + 10) * 16;
	else
		res += (a - '0') * 16;

	if (b >= 'A' && b <= 'F')
		res += b - 'A' + 10;
	else
		res += b - '0';

	return res;
}

//将一个十进制的灰阶值[0,255]转化成十六进制[0,FF]
string toHex(int x) {
	int a = x % 16; // 0 ~ 15
	int b = x / 16; //
	char c1;
	if (a >= 10)
		c1 = 'A' + a - 10;
	else
		c1 = '0' + a;
	char c2;
	if (b >= 10)
		c2 = 'A' + b - 10;
	else
		c2 = '0' + b;
	string res;
	res.push_back(c2);
	res.push_back(c1);
	return res;
}


//原始的字符串数组
vector<string> q;

//结构体，用来把桶中的灰阶按数量排序用的
struct Node {
	int id;//数组下标
	int cnt;//个数
	const bool operator<(const Node &b) const {
		if (cnt == b.cnt)
			return id < b.id;
		return cnt > b.cnt;
	}
};
vector<Node> vec;//需要把bucket组装成Node放到数组p中，才能使用结构体排序吧

int main() {
	int n;
	cin >> n;//有n行数据组成了图像
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		string s;
		cin >> s;
		q.push_back(s);//原始数组

		for (int j = 0; j < s.size(); j += 2) {
			char c1 = s[j], c2 = s[j + 1];
			int k = toDec(c1, c2); //灰阶对应的数组位置
			b[k]++;
		}
	}
	//找出前16位使用频率高的灰阶
	//排序，按什么排序呢？
	//1、按数量，数量多的在前
	//2、如果数量一样多呢?桶中索引小的在前
	for (int i = 0; i <= 255; i++) {
		if (b[i]) //数量大于0的才有意义
			vec.push_back({i, b[i]});
	}
	//使用自定义排序方法排序
	sort(vec.begin(), vec.end());


	for (int i = 0; i < n; i++) { //枚举每个原始字符串，每2个一组，判断这个小串应该与尺子数组中的哪一个更接近
		for (int j = 0; j < q[0].size(); j += 2) {
			char c1 = q[i][j], c2 = q[i][j + 1];
			//计算ab组装出的短串与上面vec中的前16个哪个距离最短
			int x = toDec(c1, c2);
			int mi = INT_MAX;
			int mi_p = 0;
			for (int k = 0; k < min(16, vec.size()); k++) { //16是有风险的，因为可能没有16个那么多
				if (mi > abs(vec[k] - x)) {
					mi = abs(vec[k] - x);
					mi_p = k;
				}
			}
			//mi_p [0,255] -> 十六进制
			//将当前的a,b这个值修改为mi_p这个灰阶值
			cout << toHex(mi_p);
		}
	}
	return 0;
}