) 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，我可以为您解答。针对您的问题，以下是一个简单的 C++ 代码示例，可以实现计算图像的均值、方差以及直方图特征。需要注意的是，该示例仅支持灰度图像，对于彩色图像需要进行相应的处理。

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载图像
    Mat img = imread("test.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 计算图像均值与方差
    Scalar mean, stddev;
    meanStdDev(img, mean, stddev);

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

    // 计算图像直方图
    const int histSize[] = { 256 };
    const float range[] = { 0, 256 };
    const float* ranges[] = { range };
    Mat hist;
    calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, histSize, ranges);

    // 显示直方图
    int hist_w = 512, hist_h = 400;
    int bin_w = cvRound((double)hist_w / histSize[0]);
    Mat hist_image(hist_h, hist_w, CV_8UC1, Scalar(0, 0, 0));
    normalize(hist, hist, 0, hist_image.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());

    for (int i = 1; i < histSize[0]; i++)
    {
        line(hist_image, 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, 255, 255), 2, LINE_AA);
    }

    imshow("Histogram", hist_image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先使用 `imread()` 函数加载图像。然后，我们使用 `meanStdDev()` 函数计算图像的均值和标准差。接下来，我们使用 `calcHist()` 函数计算图像的直方图。最后，我们使用 `normalize()` 函数将直方图数据归一化并使用 `line()` 函数绘制直方图。

在实际使用中，您需要根据自己的需求进行相应的修改和调整。