【画像処理100本ノックに挑戦】Q.7. 平均プーリング

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【画像処理100本ノック】独自の画像入出力クラスを作る

Q.7. 平均プーリング

ここでは画像をグリッド分割(ある固定長の領域に分ける)し、かく領域内(セル)の平均値でその領域内の値を埋める。 このようにグリッド分割し、その領域内の代表値を求める操作はPooling(プーリング) と呼ばれる。 これらプーリング操作はCNN(Convolutional Neural Network) において重要な役割を持つ。
これは次式で定義される。
v = 1/|R| * Sum_{i in R} v_i
ここではimori.jpgは128x128なので、8x8にグリッド分割し、平均プーリングせよ。

これも簡単ね。

struct RGB
{
	RGB(int r, int g, int b)
	{
		this->r = r;
		this->g = g;
		this->b = b;
	}
	int r, g, b;
};

int main()
{
	PPM ppm("imori.pnm");
	int width = ppm.Get_width();
	int height = ppm.Get_height();
	PPM ppm2(width, height);

	int N = 16;//分割数
	int P = width / N;

	auto grid_val = [&](int n, int m)//n,m:grid number
	{
		double r = 0, g = 0, b = 0;
		int i0 = P * n;
		int i1 = P * (n + 1);
		int j0 = P * m;
		int j1 = P * (m + 1);
		for(int j=j0; j<j1; j++)
			for (int i = i0; i < i1; i++)
			{
				r += ppm(i, j, 'r')/(double)(P*P);
				g += ppm(i, j, 'g') / (double)(P * P);
				b += ppm(i, j, 'b') / (double)(P * P);
			}
		return RGB(r, g, b);
	};

	for (int j = 0; j < height; j++)
		for (int i = 0; i < width; i++)
		{
			int n = i / P;
			int m = j / P;
			RGB rgb = grid_val(n, m);

			
			ppm2(i, j, 'r') = rgb.r;
			ppm2(i, j, 'g') = rgb.g;
			ppm2(i, j, 'b') = rgb.b;
		}

	ppm2.Flush("out.ppm");
	return 0;
}

ひとつ荒くすれば

ひとつ細かくすれば