%1. 将A、B转化为灰度图 %2. A取出与B同样大小的子图像 %4. 将该子图与B加权相加 %5. 将上步结果还回原来的位置 C = Gao(A,B,a,b,l); %写出该子函数，实现水印嵌入 figure,imshow(C)%嵌入水印后的图像

以下是子函数Gao的实现：

function C = Gao(A, B, a, b, l)
% A: 原图像
% B: 水印图像
% a, b: 子图像的左上角坐标
% l: 子图像的边长
    subA = A(a:a+l-1, b:b+l-1); % 取出子图像
    subB = imresize(B, [l, l]); % 将水印图像缩放到与子图像一样大小
    alpha = 0.5; % 设置加权系数
    subC = alpha * subB + (1-alpha) * subA; % 加权相加
    C = A;
    C(a:a+l-1, b:b+l-1) = subC; % 将水印嵌入后的子图还回原图
end

嵌入水印后的图像可以通过以下代码显示：

A = rgb2gray(imread('image_A.png')); % 读取原图像A
B = rgb2gray(imread('image_B.png')); % 读取水印图像B
l = 100; % 子图像的边长
a = 50; % 子图像的左上角纵坐标
b = 150; % 子图像的左上角横坐标
C = Gao(A, B, a, b, l); % 嵌入水印
figure, imshow(C); % 显示嵌入水印后的图像

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请将'%litequotes.%.show%'转化为SQl的正则表达式

在 SQL 中，正则表达式通常使用 LIKE 操作符与通配符进行匹配。要将 '%litequotes.%.show%' 转换为 SQL 的 LIKE 表达式，可以使用以下通配符：

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LIKE '%litequotes._%.show%'

pycharm将普通图像转化为灰度图像

使用PyCharm将普通图像转换为灰度图像非常简单。下面是具体步骤：

首先，我们需要确保安装了适当的Python库。在PyCharm中，我们可以使用OpenCV库来处理图像。如果没有安装OpenCV库，可以通过在PyCharm的终端中运行以下命令来安装它：

pip install opencv-python

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，我们需要导入OpenCV库：

import cv2

然后，我们需要指定要转换的图像的路径。假设我们要将名为"image.jpg"的图像转换为灰度图像：

image_path = "image.jpg"

接下来，我们可以使用以下代码加载图像并将其转换为灰度图像：

# 加载图像
image = cv2.imread(image_path)

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

最后，我们可以保存转换后的灰度图像：

# 保存灰度图像
output_path = "gray_image.jpg"
cv2.imwrite(output_path, gray_image)

现在，我们已经成功将普通图像转换为灰度图像，并将其保存为"gray_image.jpg"。您可以在指定的输出路径中找到转换后的图像。

希望以上内容能够帮助您使用PyCharm将普通图像转换为灰度图像。如果有任何疑问，请随时提问。