在matlab中，将一张灰度图的每一个像素点的灰度值遍历，每一列的灰度值各自分别相加得到数组F1，所得的数值除以255得到数组F2，若F2的值小于1075，则将该部分进行裁剪，形成数个矩形小图

在MATLAB中，你可以使用以下步骤将一张灰度图的每个像素点的灰度值遍历，并按列相加得到数组F1。然后将F1的值除以255得到数组F2，并检查F2的值是否小于1075。如果满足条件，则将该部分进行裁剪，形成多个矩形小图。

% 读取灰度图像
image = imread('image.jpg');
grayImage = rgb2gray(image);

% 初始化数组
[rows, cols] = size(grayImage);
F1 = zeros(1, cols);
F2 = zeros(1, cols);

% 计算每列的灰度值和
for col = 1:cols
    F1(col) = sum(grayImage(:, col));
end

% 计算F2并进行裁剪
croppedImages = {};  % 用于存储裁剪后的小图像
startIndex = 1;
for col = 1:cols
    F2(col) = F1(col) / 255;
    if F2(col) < 1075
        % 裁剪部分图像
        endIndex = col;
        croppedImage = grayImage(:, startIndex:endIndex);
        croppedImages{end+1} = croppedImage;
        % 更新起始索引
        startIndex = endIndex + 1;
    end
end

% 显示裁剪后的小图像
figure;
for i = 1:length(croppedImages)
    subplot(1, length(croppedImages), i);
    imshow(croppedImages{i});
end

这段代码将遍历灰度图每个像素点的灰度值，并将每列的灰度值相加得到数组F1。然后，将F1的值除以255得到数组F2。如果F2的值小于1075，则将该部分进行裁剪，并存储在`croppedImages`中。最后，显示裁剪后的小图像。

注意：请将`image.jpg`替换为你要处理的实际图像文件名。希望这个代码能帮到你！