Le flou gaussien est une méthode utilisée pour flouter les images en douceur. Il s'agit de créer une matrice qui sera utilisée en la convoluant avec les pixels d'une image. Dans ce défi, votre tâche consiste à construire la matrice utilisée dans le flou gaussien. Vous prendrez une entrée r qui sera le rayon du flou et une entrée σ qui sera l'écart type afin de construire une matrice de dimensions (2 r + 1 × 2 r + 1). Chaque valeur de cette matrice aura une valeur ( x , y ) qui dépend de sa distance absolue dans chaque direction par rapport au centre et sera utilisée pour calculer G ( x , y ) où la formuleG est
Par exemple, si r = 2, nous voulons générer une matrice 5 x 5. Premièrement, la matrice des valeurs ( x , y ) est
(2, 2) (1, 2) (0, 2) (1, 2) (2, 2)
(2, 1) (1, 1) (0, 1) (1, 1) (2, 1)
(2, 0) (1, 0) (0, 0) (1, 0) (2, 0)
(2, 1) (1, 1) (0, 1) (1, 1) (2, 1)
(2, 2) (1, 2) (0, 2) (1, 2) (2, 2)
Soit ensuite σ = 1,5 et applique G à chacun ( x , y )
0.0119552 0.0232856 0.0290802 0.0232856 0.0119552
0.0232856 0.0453542 0.0566406 0.0453542 0.0232856
0.0290802 0.0566406 0.0707355 0.0566406 0.0290802
0.0232856 0.0453542 0.0566406 0.0453542 0.0232856
0.0119552 0.0232856 0.0290802 0.0232856 0.0119552
Normalement, dans le flou de l'image, cette matrice serait normalisée en prenant la somme de toutes les valeurs de cette matrice et en la divisant. Pour ce défi, cela n'est pas nécessaire et les valeurs brutes calculées par la formule sont ce que la sortie devrait être.
Règles
- C'est le code-golf donc le code le plus court l'emporte.
- L'entrée r sera un entier non négatif et σ sera un nombre réel positif.
- La sortie doit représenter une matrice. Il peut être formaté comme un tableau 2D, une chaîne représentant un tableau 2D ou quelque chose de similaire.
- Les inexactitudes en virgule flottante ne seront pas prises en compte pour vous.
Cas de test
(r, σ) = (0, 0.25)
2.54648
(1, 7)
0.00318244 0.00321509 0.00318244
0.00321509 0.00324806 0.00321509
0.00318244 0.00321509 0.00318244
(3, 2.5)
0.00603332 0.00900065 0.0114421 0.012395 0.0114421 0.00900065 0.00603332
0.00900065 0.0134274 0.0170696 0.0184912 0.0170696 0.0134274 0.00900065
0.0114421 0.0170696 0.0216997 0.023507 0.0216997 0.0170696 0.0114421
0.012395 0.0184912 0.023507 0.0254648 0.023507 0.0184912 0.012395
0.0114421 0.0170696 0.0216997 0.023507 0.0216997 0.0170696 0.0114421
0.00900065 0.0134274 0.0170696 0.0184912 0.0170696 0.0134274 0.00900065
0.00603332 0.00900065 0.0114421 0.012395 0.0114421 0.00900065 0.00603332
(4, 3.33)
0.00339074 0.00464913 0.00582484 0.00666854 0.00697611 0.00666854 0.00582484 0.00464913 0.00339074
0.00464913 0.00637454 0.00798657 0.0091434 0.00956511 0.0091434 0.00798657 0.00637454 0.00464913
0.00582484 0.00798657 0.0100063 0.0114556 0.011984 0.0114556 0.0100063 0.00798657 0.00582484
0.00666854 0.0091434 0.0114556 0.013115 0.0137198 0.013115 0.0114556 0.0091434 0.00666854
0.00697611 0.00956511 0.011984 0.0137198 0.0143526 0.0137198 0.011984 0.00956511 0.00697611
0.00666854 0.0091434 0.0114556 0.013115 0.0137198 0.013115 0.0114556 0.0091434 0.00666854
0.00582484 0.00798657 0.0100063 0.0114556 0.011984 0.0114556 0.0100063 0.00798657 0.00582484
0.00464913 0.00637454 0.00798657 0.0091434 0.00956511 0.0091434 0.00798657 0.00637454 0.00464913
0.00339074 0.00464913 0.00582484 0.00666854 0.00697611 0.00666854 0.00582484 0.00464913 0.00339074