用Matlab编写一下a=imread('C:\Users\hp\Desktop\yy.PNG'); b=rgb2gray(a); c=double(b); [m,n]=size(c); T=30; d=c; for i=2:m-1 for j=2:n-1 d(i,j)=abs(4*c(i,j)-c(i-1,j)-c(i,j-1)-c(i,j+1)-c(i+1,j)); if d(i,j)>T d(i,j)=255; else d(i,j)=0; end end end d=uint8(d); %imshow(d) %imshow(a) subplot(1,2,1), imshow(a); title('0riginal image'); subplot(1,2,2), imshow(d); title('diedai image');

您的代码已经是正确的，可以直接运行。以下是完整的代码：

a = imread('C:\Users\hp\Desktop\yy.PNG');  
b = rgb2gray(a); 
c = double(b); 

[m, n] = size(c); 
T = 30; 
d = c; 
for i = 2:m-1     
    for j = 2:n-1         
        d(i,j) = abs(4*c(i,j)-c(i-1,j)-c(i,j-1)-c(i,j+1)-c(i+1,j));         
        if d(i,j) > T             
            d(i,j) = 255;         
        else              
            d(i,j) = 0;         
        end     
    end 
end 

d = uint8(d); 
subplot(1,2,1), imshow(a); title('Original image'); 
subplot(1,2,2), imshow(d); title('Diedai image');

这段代码实现的功能是将原始图片进行边缘检测，并将结果保存为二值化的图片。在代码中，首先使用`imread`函数读取原始图片，然后使用`rgb2gray`函数将图片转换为灰度图像，接着将图像矩阵类型转换为双精度型。然后，使用迭代阈值法对图像进行边缘检测，将检测结果保存在`d`中。最后，将结果转换为无符号8位整型的图片，并使用`subplot`函数将原图和处理结果进行显示。

需要注意的是，这段代码中的图片路径需要根据具体的环境进行修改。