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，我可以为您提供一些思路和代码片段，帮助您完成这个问题。

首先，您需要使用图像处理库（如OpenCV）来读取和处理图像。以下是使用OpenCV计算图像均值和方差的示例代码：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像
cv::Scalar mean, stddev; 
cv::meanStdDev(image, mean, stddev); // 计算均值和标准差
double mean_val = mean.val[0];
double stddev_val = stddev.val[0];

接下来，您可以使用以下代码计算图像的直方图特征并将其显示为图形：

int histSize = 256; // 直方图分成256个区间
float range[] = {0, 256}; // 值域
const float* histRange = {range};
bool uniform = true, accumulate = false;
cv::Mat hist;
cv::calcHist(&image, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate); // 计算直方图

int hist_w = 512, hist_h = 400;
int bin_w = cvRound((double) hist_w/histSize);
cv::Mat histImage(hist_h, hist_w, CV_8UC1, cv::Scalar(0)); // 创建一个黑色图像
cv::normalize(hist, hist, 0, histImage.rows, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat()); // 归一化直方图

for(int i = 1; i < histSize; i++) {
    line(histImage, cv::Point(bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(hist.at<float>(i-1))),
         cv::Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(hist.at<float>(i))),
         cv::Scalar(255, 255, 255), 2, 8, 0); // 绘制直方图
}
imshow("Histogram", histImage); // 显示直方图

以上代码将图像的直方图计算并显示为图形。您可以根据需要对其进行更改和自定义。希望这能帮助您解决问题！