灰度变换，二值化，线性变换，直方图均衡化，对数变换，幂次变换，多项式变换分别在matlab中用什么函数实现

1. 灰度变换：imadjust函数
2. 二值化：imbinarize函数
3. 线性变换：imlincomb函数
4. 直方图均衡化：histeq函数
5. 对数变换：log函数
6. 幂次变换：imadjust函数中的gamma参数
7. 多项式变换：polyval函数

相关问题

matlab多项式的除法变换

在MATLAB中，多项式的除法变换是指将一个多项式除以另一个多项式，并得到商和余数的过程。MATLAB提供了多种方法来进行多项式的除法变换，其中最常用的方法是使用`deconv`函数。

`deconv`函数可以用来计算两个多项式的除法变换。它的语法如下：

[q, r] = deconv(A, B)

其中，`A`和`B`是两个多项式的系数向量，`q`是商的系数向量，`r`是余数的系数向量。

下面是一个示例，演示如何使用`deconv`函数进行多项式的除法变换：

A = [1, -2, 1];  % 第一个多项式的系数向量
B = [1, -1];     % 第二个多项式的系数向量

[q, r] = deconv(A, B);  % 进行除法变换

disp("商的系数向量：");
disp(q);

disp("余数的系数向量：");
disp(r);

运行以上代码，将得到如下输出：

商的系数向量：
     1    -1

余数的系数向量：
     0

这表示第一个多项式除以第二个多项式的结果为 `q = [1, -1]`，余数为 `r = `。

图像一次多项式变换c++代码

以下是一个简单的图像一次多项式变换的 C++ 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("input.jpg");

    // 定义变换矩阵
    Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0.5, 50, 0, 1, 0);

    // 应用变换
    Mat transformed;
    warpAffine(img, transformed, M, img.size(), INTER_LINEAR);

    // 显示结果
    imshow("Input", img);
    imshow("Transformed", transformed);
    waitKey();

    return 0;
}

以上代码中，首先读取输入图像。然后定义一个变换矩阵 `M`，其中第一行表示水平方向的一次多项式变换，第二行表示垂直方向上的不变换。可以根据需要调整变换矩阵的参数。接着使用 `warpAffine` 函数应用变换，并将结果保存到 `transformed` 中。最后显示原图和变换后的结果。

需要注意的是，这只是一个简单的一次多项式变换示例代码，实际应用中可能需要根据具体场景进行调整和优化。