一个将图像的灰度降低70％（同屏显示原图像和灰度调整后图像）的代码

很抱歉，作为语言模型AI，我没有办法提供屏幕显示和图像处理的代码。我可以给您提供一个Python代码示例来将图像变为灰度，并实现70%的降低：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread("example.jpg")

# 将图像转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将灰度图像中的像素值降低70%。
adjusted_img = gray_img * 0.3

# 显示原始图像和调整后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Adjusted Image', adjusted_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：在运行此代码之前，需要安装OpenCV库。

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读入一幅图像，利用分段线性变换方法，编程实现图像增强。同屏显示变换函数曲线、 原图像、处理后的图像和两幅图像的直方图。matlb实现

以下是MATLAB代码实现图像增强，使用分段线性变换方法：

% 读入图像
img = imread('example.jpg');

% 显示原图像
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');

% 计算原图像的直方图
subplot(2,2,2);
imhist(img);
title('Original Histogram');

% 定义分段线性变换函数
f = @(x) 255/(1+exp(-0.1*(x-127)));

% 将函数应用于每个像素
enhanced_img = uint8(f(double(img)));

% 显示处理后的图像
subplot(2,2,3);
imshow(enhanced_img);
title('Enhanced Image');

% 计算处理后图像的直方图
subplot(2,2,4);
imhist(enhanced_img);
title('Enhanced Histogram');

% 绘制变换函数曲线
x = 0:255;
y = f(x);
figure;
plot(x,y);
title('Transformation Function');

上述代码中，分段线性变换函数$f(x)$定义为一个匿名函数，使用sigmoid函数的形式来映射原图像的灰度级到0到255的范围内。然后将该函数应用于原图像的每个像素，得到处理后的图像。最后，分别绘制原图像、处理后的图像以及它们的直方图，并绘制变换函数曲线。

注意，这只是一种简单的图像增强方法，可能不适用于所有图像。在实际应用中，需要根据图像的特点选择适合的增强方法。

读入一幅图像，利用三折线变换方法，编程实现图像增强。同屏显示变换函数曲线、 原图像、处理后的图像和两幅图像的直方图。 matlab实现

以下是用 MATLAB 实现三折线变换方法的图像增强代码：

% 读入图像
img = imread('input.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算图像直方图
hist_gray = imhist(gray_img);

% 计算累计分布函数
cdf = cumsum(hist_gray) / numel(gray_img);

% 计算三折线变换函数
r1 = 0.25;
r2 = 0.75;
s1 = 0.1;
s2 = 0.9;

x1 = 0 : round(r1 * 255);
y1 = s1 / r1 * x1;

x2 = round(r1 * 255) + 1 : round(r2 * 255);
y2 = (s2 - s1) / (r2 - r1) * (x2 - round(r1 * 255)) + s1;

x3 = round(r2 * 255) + 1 : 255;
y3 = (1 - s2) / (1 - r2) * (x3 - round(r2 * 255)) + s2;

% 绘制变换函数曲线
figure;
plot(0 : 255, cdf, 'b', x1, y1, 'r', x2, y2, 'r', x3, y3, 'r');
axis([0 255 0 1]);
xlabel('Input Intensity');
ylabel('Output Intensity');

% 进行三折线变换
enhanced_img = zeros(size(gray_img));
for i = 1 : numel(gray_img)
    intensity = gray_img(i) + 1;
    enhanced_intensity = round(interp1([0 x1 x2 x3 255], [0 y1 y2 y3 1], intensity, 'linear', 'extrap') * 255);
    enhanced_img(i) = enhanced_intensity;
end

% 显示原图像、处理后的图像和两幅图像的直方图
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');

subplot(2, 2, 2);
imshow(enhanced_img);
title('Enhanced Image');

subplot(2, 2, 3);
imhist(gray_img);
title('Histogram of Original Image');

subplot(2, 2, 4);
imhist(enhanced_img);
title('Histogram of Enhanced Image');

需要注意的是，这段代码中的三折线变换函数是根据一组固定的参数进行计算的。如果需要进行不同的增强操作，需要根据具体情况重新计算三折线变换函数的参数。