这道题目是要显示一幅灰度图像a，改变图像亮度使得其整体变暗得到图像b，然后显示两幅图像的直方图。

回答：

您的第一个问题是关于改变灰度图像亮度的问题，是的，您需要通过一定的操作来使图像整体变暗。一种常见的方法是通过调整像素值来实现。您可以使用以下代码来将灰度图像的亮度降低50%：

import cv2

# 读取灰度图像a
img_a = cv2.imread('a.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将灰度值乘以0.5降低50%的亮度
img_b = cv2.multiply(img_a, 0.5)

# 显示两幅图像及其直方图
cv2.imshow('Image A', img_a)
cv2.imshow('Image B', img_b)
plt.hist(img_a.ravel(), 256, [0, 256])
plt.hist(img_b.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()

可以看到，代码中先读取了灰度图像a，然后将其亮度降低50%得到了图像b，并显示两幅图像的直方图。需要注意的是，显示直方图需要使用Matplotlib库中的hist函数，因此需要先导入Matplotlib。

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2.显示一幅灰度图像a，改变图像亮度使其整体变暗得到图像b，显示两幅图像的直方图。

ChatGPT: 您可以使用以下代码来显示灰度图像a并改变亮度以获得图像b：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像a
img_a = cv2.imread('a.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 改变亮度得到图像b
alpha = 0.5  # 亮度调整参数
beta = -50  # 亮度调整参数
img_b = np.clip(alpha * img_a + beta, 0, 255).astype(np.uint8)

# 显示两幅图像的直方图
hist_a = cv2.calcHist([img_a], [0], None, [256], [0, 256])
hist_b = cv2.calcHist([img_b], [0], None, [256], [0, 256])
hist_w = 512
hist_h = 400
bin_w = int(round(hist_w / 256))
hist_img = np.zeros((hist_h, hist_w, 3), dtype=np.uint8)
cv2.normalize(hist_a, hist_a, 0, hist_h, cv2.NORM_MINMAX)
cv2.normalize(hist_b, hist_b, 0, hist_h, cv2.NORM_MINMAX)
for i in range(1, 256):
    cv2.line(hist_img, (bin_w * (i - 1), hist_h - int(round(hist_a[i - 1][0]))),
             (bin_w * i, hist_h - int(round(hist_a[i][0]))), (255, 0, 0), thickness=2)
    cv2.line(hist_img, (bin_w * (i - 1), hist_h - int(round(hist_b[i - 1][0]))),
             (bin_w * i, hist_h - int(round(hist_b[i][0]))), (0, 0, 255), thickness=2)
cv2.imshow('img_a', img_a)
cv2.imshow('img_b', img_b)
cv2.imshow('hist', hist_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您的实际情况进行修改。

利用MATLAB编程，打开一幅真彩色图像，利用式子将其进行灰度化，显示通道后的图像

要将真彩色图像灰度化，你可以使用MATLAB的`rgb2gray`函数。下面是一个示例代码：

% 读取真彩色图像
rgbImage = imread('image.jpg');

% 将图像灰度化
grayImage = rgb2gray(rgbImage);

% 显示灰度化后的图像
imshow(grayImage);

% 保存灰度化后的图像
imwrite(grayImage, 'image_gray.jpg');

在代码中，你需要将`image.jpg`替换为你要处理的真彩色图像的文件名。运行代码后，将显示灰度化后的图像，并保存为`image_gray.jpg`。请确保MATLAB当前工作目录中有正确的图像文件。