[R, xp] = radon(img_gray, theta);这个代码详细展开，要看到一步步怎么写的

好的，下面是对应的代码详细展开：

1. 设置投影角度范围：

theta = 0:179; % 投影角度从0到179度，以1度为间隔

2. 计算图像的大小和中心点坐标：

[m, n] = size(img_gray);
x0 = ceil(n/2); % 中心点x坐标
y0 = ceil(m/2); % 中心点y坐标

3. 根据投影角度计算对应的正切值：

tan_theta = tan(deg2rad(theta));

4. 将tan_theta变换为倾斜投影坐标轴：

if any(abs(tan_theta) == Inf) % 处理正/负无穷的情况
    xp = x0 * ones(size(theta));
    yp = 1:m;
else
    b = y0 - tan_theta * x0; % 直线方程为 y = tan_theta * x + b
    xp = repmat(1:n, length(theta), 1); % 投影坐标轴x坐标
    yp = round(tan_theta .* xp + repmat(b', 1, n)); % 投影坐标轴y坐标
end

5. 对越界的坐标进行处理：

indx = find((yp < 1) | (yp > m)); % 找到越界的点
for k = indx
    if yp(k) < 1 % 越界的点在上边界
        yp(k) = 2 - yp(k);
    else % 越界的点在下边界
        yp(k) = 2*m - yp(k);
    end
    xp(k) = 2*x0 - xp(k); % 投影坐标轴x坐标进行对称处理
end

6. 计算投影值：

R = zeros(length(theta), length(xp)); % 初始化投影值矩阵
for i = 1:length(theta)
    for j = 1:n
        R(i, j) = sum(img_gray(:, j) .* (yp(i, :) == j));
    end
end

最后得到的R就是图像在不同投影角度上的投影值矩阵，xp是投影坐标轴的坐标值。需要注意的是，在实际应用中，可能需要对投影值进行后续处理，例如滤波、反投影等，具体方法可以根据具体应用场景进行选择和优化。