1. (简答题) 根据输入的灰度图像，分别计算图像的均值、方差等统计特征，并计算图像的直方图特征并以图形方式显示图像的直方图（用C或C++语言实现）。

好的，我来解答你的问题。

对于给定的灰度图像，我们可以使用以下步骤来计算它的统计特征和直方图特征：

1. 读取灰度图像并将其转换为灰度矩阵。
2. 计算灰度矩阵的均值和方差。均值是所有像素值的平均值，方差是每个像素值与均值之差的平方和的平均值。
3. 计算图像的直方图特征。直方图是一个表示图像中像素值分布的图表。我们可以将所有像素值分成一些范围，并计算每个范围内像素值的数量。我们可以使用 OpenCV 库中的 calcHist 函数来计算图像的直方图。
4. 将直方图绘制成图形。

以下是一个使用 OpenCV 库实现的示例代码：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取灰度图像
    Mat image = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 计算均值和方差
    Scalar mean, stddev;
    meanStdDev(image, mean, stddev);

    cout << "Mean: " << mean[0] << endl;
    cout << "Stddev: " << stddev[0] << endl;

    // 计算直方图
    int histSize = 256;
    float range[] = { 0, 256 };
    const float* histRange = { range };
    Mat hist;
    calcHist(&image, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);

    // 绘制直方图
    int hist_w = 512;
    int hist_h = 400;
    int bin_w = cvRound((double)hist_w / histSize);
    Mat histImage(hist_h, hist_w, CV_8UC1, Scalar(0));
    normalize(hist, hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());

    for (int i = 1; i < histSize; i++)
    {
        line(histImage, Point(bin_w * (i - 1), hist_h - cvRound(hist.at<float>(i - 1))), 
             Point(bin_w * (i), hist_h - cvRound(hist.at<float>(i))), Scalar(255), 2, LINE_AA);
    }

    // 显示图像和直方图
    namedWindow("Image", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Histogram", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Image", image);
    imshow("Histogram", histImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

以上代码将计算图像的均值和方差，并将其打印到控制台。它还将计算图像的直方图，并将其绘制成图形。最后，它将显示原始图像和直方图。

希望这个回答能够帮到你。