软件
产品
Format:
format long和format short
输入format long，再输入pi，它会显示一长串字符
再输入format short，pi会变短，为3.1416
shortE 保留小数点后4位
longE 保留小数点后15位
bank 保留小数点后2位
rat 保留分数形式
分号；——不显示运算结果(相当于换行继续编辑）
e.g: a = 10;
b = 5;
a+b
ans = 15
⬆️ ：往上找历史记录
clc：清除命令行窗口（不清除variable）
clear：清除工作区的所有variable（慎用！）
*clear+variable: 清除指定的variable
who：在命令行窗口列出所有的variable
whos：列出所有variable和它们的id
Array：
行指数（row vector): a = [1 2 3 4]
列指数（column vector): b = [1;2;3;4]
e.g: 3x3矩阵怎么打出来
>>A = [1 21 6; 5 17 9; 31 2 7]
array indexing的使用（相当于你从矩阵中提取你想要的东西）：
A(3): 从第一列开始数第3位➡️31
A(1,2):指矩阵的第1行第2列，也就是21
A([1 3], [1 3]):
前一个[1,3]是row，后一个[1,3]是columb
前一个[1,3]保留了第一个row和第三个row
后一个[1,3]保留了第一个columb和第三个columb
最后结果是ans=[1 6;31 7]
A（x,:)：指的是A矩阵中第x行全部
利用A()=[]可以删掉一个row或一个column
long array:
A = [1 2 3···100] === A=[1:100]
variable= a:b:c（数值a开始，c结束，然后以b为间隔的矩阵）
如果
F=[A B]，A和B是矩阵，那么F也就是一个揽括A和B的矩阵
在矩阵中，各operators的用法：
其他特殊矩阵：
eye(n)：n x n的原始I矩阵
zeros(n1,n2): n1 x n2的零矩阵
ones(n1, n2)：n1 x n2的一矩阵
diag(): 对角线矩阵，沿着对角线排布（其他地方都是0）
max（A）：给出一个新矩阵，这个新矩阵包含每个column中最大的一个数值
max（max（A））：给出矩阵中最大的数值
min（A）：类似max（A）的用法
sum（A）：给出一个新矩阵，这个新矩阵包含每个column的和
mean（A）：新矩阵为每个矩阵的平均数
sort（A）：给一个新矩阵，每个column重新排列，从小到大
sortrows（A）：给一个新矩阵，每个row重新排列，从小到大
size(A): 列出矩阵的大小（几个row，几个column）
length(A)：列出矩阵的长度
find（A）：例如find（A==5），它会给出矩阵中第几个数字等于5
Matlab Script（脚本）：
script一般会储存为file.m
点击新建（New）可以创建新的脚本
编写完脚本后，按Run保存并运行or按键盘F5保存（适用于台式机）
*保存时，命名脚本不能以数字开头
如何找公式
点击editor（编辑器）里的function，找到对应的公式or方程
%: matlab的注解，相当于python里面的#（代表这行程序不执行）
%%:把一个区块分为两个区块，只执行其中一个区块
点击行数，表示从此行开始暂停运行（用于debug检测）
smart indent（智能缩进）：自动出现缩进，以防止程序出错或误导
script flow：
relational operators（逻辑符号）：
逻辑符号是condition的一部分，condition连接control flow，是程序运行的条件和前因：
e.g: if（condition）
本质就是一个logical booleam（符合条件为true，也就是1，不符合条件为false，也就是0）
a==10和a=10的区别（类似于python）：
=是assignment，指的是将常量10指定到一个变量a里。==指的是单纯的a等于10，a也是常量，一般用在条件语句中。
if/elseif/else:
if condition1
statement1
elseif condition2
statement2
else
statement3
if的使用：if后面跟一个condition1，当condition1成立（true），statement1执行。
*如果condition1不成立（false），跳转到第二个condition，如果condition2成立，statement2执行
“elseif”和“else”是optional的
switch：
if和switch的差别：if是判断condition是否成立（true或false），switch更精准，相当于搜索器，根据给出的expression，找到合适的case，再运行相对应的case的statement
例如：
input_num = 1;
switch input_num
case -1
disp('negative 1');
case 0
disp('zero');
case 1
disp('positive 1');
otherwise
disp('other value')
end
因为input_num是1，属于第三个case，所以运行第三个statement ‘positive 1’
while（类似于python中间的while）：
while expression
statement
end
while跟一个condition，如果条件成立，循环执行statement，直到条件不成立。如果一开始就不成立，直接跳到n
e.g：
n = 1;
while prod(1:n) , 1e100
n = n+1;
end
如果n为1，那么1！小于10^100，执行条件，n = 1+1 =2，n=2回到条件，发现还是小于10^100，继续执行条件，n=2+1=3，3再代入条件，反复执行，直到condition不成立
Pre-allocating:
allocation会重新排列程序的大小
tic/toc：tic和toc是计时，当程序运行，计时开始直到程序运行结束，然后将计时结果显示出来
pre- allocating本质上是缩短程序运行时间
break:
break和while相连，指如果condition成立，break可以将执行直接跳到end，避免无限循环和电脑宕机。
写脚本的小技巧：
clear all：将工作区的所有变量消掉
close all：将图像关掉
；的作用：放在程序的结尾，让程序执行的结果不显示在命令行窗口
...：换行号
control+C的功能：对于执行很久的程序，control+C可以终止执行
Function：
function的形态y=ax，y也就是output，x是input
e.g：
function y = mean(x)
function是keyword，y是output，mean是function name/file name，x 是input
*在公式中，点乘（.*）试用于有vector的情况，可以适用于矩阵
多种output和input的情况：
e.g: function[a F] = acc(v2, v1, t2, t1, m)
a = (v2-v1)./(t2-t1);
F = m.*a;
*注意，在脚本编辑公式的时候，脚本名称和公式名称要一致
Function Default Variables：
假设说有一个function zeros，zeros会输出一个全是0的matrix，例如zeros（10）就是[0 0 0·····0 0 0]
nargin：给出函数输入的参数数量
e.g：zeros(10)给出的nargin就是1，zeros（10，10)给出的nargin就是2
nargout同理给出函数输出的参数数量
varargin给出变量的长度
以上所有的Function Default Variables给出的都是function的大小
第三课：
Matlab variable type:
int和uint的区别：int的取值范围可以存在负数，uint最小值只能为0
character(char):
*要用单引号制定一个char（不同于string，string是由多个字母组成）
whos：显示workspace中有多少个变数，并显示它们的详细信息（type是什么、class是什么）
String:
多个字源就是string，用''括起来
string concatenation:
用[]包括起来，把合适的string放在一起
e.g:s1='example'
s2='string'
s3='examplestring'
*加一个；指的是将string concatenation当成一个array的作用，相当于换行，但要注意两个string的char数量一致：
e.g:s1='string'
s2='string'
s3='string'
'string'
逻辑运算和逻辑字符的使用：
str = 'abcdeag'
str(3) = c
如何取验证一个char在string中的存在：
e.g：'a' = str
在str中，如果char为a，true，结果为1
如果char不为a，false，结果为0
结果：1 0 0 0 0 1 0
例子：str(str == 'a') = 'Z'
相当于把这串string中的所有a换成Z
structure（相当于python里面的dictionary）：
structure相当于一个总览，里面包括若干个fields，fields相当于python中的key，后面跟一个value，这个matlab里面的value可以是string，也可以是char、array
如果说这个structure里面包括多个分览（比如你要记录两个学生的所有信息），
只需要在structure后面加个序号：
e.g：student(2).name
fieldnames(structure)相当于显示出structure所有的fields
rmfield相当于移除某个指定的field
Cell Array:
假设一个矩阵包括不同类型的variables，那么我们需要用{}来指代cell array
e.g:
我们可以用A(1,1)={[1 4 3]}表示，也可以用A{1,1}=[1 4 3]表示
e.g:
A(1,1)={[1 4 3;2 5 6;2 7 9;3 1 5]};表示第二象限内容为矩阵[1 4 3;2 5 6;2 7 9;3 1 5]
A(1,2)={'Jonny Li'};表示第一象限内容为string'Jonny Li'
A(2,1)={3+7i};表示第三象限内容为虚数3+7i
A(2,2)={-pi:pi:pi};表示第四象限内容为-pi到pi之间的值（每隔pi）
*小括号()和大括号[]的区别：
如果要看这个输入里面的详细内容，用大括号，小括号是一个概括，输出结果不同
怎么样把matrix转成cell：
比如把一个60x50的打matrix转换成若干个由6x5组成的大cell
用cell2mat()，可以把一个axa的矩阵转化成a^2个1x1的矩阵组成的cell
mat2cell:可以把一个矩阵分成若干个不同大小的矩阵组成的cell，大小和数量由自己输入决定
multidimensional array：
如何创造一个三维矩阵（columns、rows、layer）
A{1, 1, 1} = '123'
A{1,1,2} = 'Jonny'
但是多了很复杂、很难操作：
用cat（）替代
e.g:
A=[1 2;3 4];B=[5 6;7 8];
C = cat(1,A,B)
相当于把A和B接起来，组成新的matrixC
如果：
C = cat(1,A,B)，则A和B竖着接起来（row）
C= cat(2,A,B)，则A和B横着接起来（column）
C = cat(3,A,B)，则A和B三维着接起来（layer）
reshape():将一个矩阵的row和columns数量改变（r1、c1变成r2、c2）
*前提条件：r1c1=r2c2
File Access:
如何把workspace里面的data储存在file里面
存成text或者excel
save()和load()
save mydata1.mat相当于把worksapce所有的值给储存起来了
save mydata1.mat-ascii保存所有变量为 ASCII 文本，用于可编辑的纯文字档案
如何读取excel：xlsread()
score = xlsread('04Score.xlsx')
score = xlsread('04Score.xlsx','B2:D4')指的是读excel表格中指定的范围
算出平均数
mean(04Score.xlsx')
如何用Matlab编辑和写下新的信息（e.g:平均数）：
xlswrite('04Score.xlsx',{'Mean'}, 1, 'E1')
文档 执行命令 sheet 编辑行
*1表示sheet，指的是excel的sheet1
写的时候，要关掉excel档案
取标题：[Score Header]=xlsread（'04Score.xlsx')
档案的读取：
fid = fopen('[filename]','[permission]');
permission指的是权限，包括r（read）、w（write）
Read and Write through Formatted I/O
Read: A =fscanf(fid, format, size)
Write:fprintf(fid, format,x,y,...)
检查是否是file的结尾：feof(fid)
Plot from Data：
plot(): plot(x,y)指明在二维坐标轴，沿着x轴和y轴画二维图像
plot(y)： e.g:plot(cos(0:π/20:2*π)
cos(0:π/20:2*π) 是一个向量，表示从 0 开始，以步长π/20递增，到2π结束。
*如果你想在一个平台里同时画两个图
需要用到hold on/off
e.g：
hold on
plot(cos(0:π/20:2*π)
plot(sin(0:π/20:2*π)
hold off
plot style: plot(x,y,'str')
表示可以改变颜色、线条种类等等
e.g:
hold on
plot(cos(0:pi/20:2*pi),'or'): o表示坐标点类型为圆圈、r表示线条为红色
plot(sin(0:pi/20:2*pi),'xg'): x表示坐标点类型为叉、g表示线条为绿色
hold off
legend(): legend(‘L1', 'L2','L3','L4')，表示在图上标志每一个线条所代表的公式：
e.g:
x=0:0.5:4*pi;
>> y=sin(x);
>> h=cos(x);
>> w=1./(1+exp(-x));
>> g=(1/(2*pi*2)^0.5).*exp((-1.*(x-2*pi).^2)./(2*2^2));
>> plot(x,x,'bd-',x,h,'gp:',x,w,'ro-',x,g,'c^-');
>> plot(x,y,'bd-',x,h,'gp:',x,w,'ro-',x,g,'c^-');
加上legend('sin(x)','cos(x)','Sigmoid','Gauss function')后变成了：
清晰可见，可以找到curve对应的公式
加title（标题）和label():
title()
xlabel()、ylabel()、zlabel()
例如：
xlabel('t=0 to 2\pi');
ylabel('values of sin(t) and e^{-x}');
title('Function Plots of sin(t) and e^{-x}')（*^表示x的几次放，后面用大括号表示）
text() 和annotation():
LaTex用来表示数学方法
如何显示积分符号：
例如：str = '$$ \int {0}^{2} x^2\sin(x) dx $$' （$$也就是积分符号）
e.g:
x = linspace(0,3); 表示x的范围在0到3
y = x.^2 .* sin(x); 表示公式
plot(x,y);画图
line([2,2],[0,2^2*sin(2)]);表示
str = '$$ \int_{0}^{2} x^2 \sin(x) dx $$'; 表示这个积分公式
text(0.25, 2.5, str, 'Interpreter', 'latex');
(0.25, 2.5) → 指定文字位置（图中的坐标点）。
str → 要显示的文字内容，这里是一个 LaTeX 数学公式：
'Interpreter','latex' → 告诉 MATLAB 用 LaTeX 格式显示，而不是普通文本。
annotation('arrow','X',[0.32,0.5],'Y',[0.6,0.4])；标注箭头，X和Y的取值范围也就是箭头的大小
Figure adjustment：如何调整、改观图像
Graphical Objects:
三要素：Figure object（整个图像）、axes object(坐标轴）、line object（线条），对三要素进行调整
如何去modify object
1.如何handle这个object（handle相当于这个object的id，里面有粗度、颜色······），相当于你告诉matlab我要改id中的哪一项
upon creation: h=plot(x,y);h相当于辨识码，把object储存到h中
gca和gcf：return handle of current axes/figure
get(): 比如说你把plot(x,y)指定到了h，get(h)回回传xy图像的所有信息（相当于显示它id里所有的properties）
get(gca)：显示更多的properties，表示要接下来改变axis的property
set(gca,'XLim','[0,2*pi ]')：意思就是改变gca中XLim这个property，改编成
[0,2*pi ]，然后执行
e.g：
y=sin(x);plot(x,y);
h=plot(x,y);get(gca)
原来的图长这样：
现在输入
set(gca,'XLim',[0,2*pi]);
set(gca,'YLim',[-1.2,1.2]);
图长这样:
除了我的坐标轴范围变化了，其他依旧不变
2.fetch还是modify，读取还是改变
e.g:
x=linsapce(0,2*pi,1000);
y=sin(x);
plot(x,y);
set(gcf,'Color',[1 1 1]);
表示的就是改变了figure的property中的color这一项
Line Specification：
除了用set去改变图像的property，也可以直接在画图时就设定property
如：plot(x,y,'-.g','LineWidth',7.0);
效果等于:
h=plot(x,y)
set(h,'LineStyle','-.','LineWidth',7.0,'Color','g')
Marker Specification
如何给坐标点做标记：
Marker face color和edge color的区别：marker face是主体，edge是标题
Multiple figures（一次性画很多图的时候）:
在plot之前加上figure字眼，例如：
x=-10:0.1:10;
y1=x.^2-8;
y2=exp(x);
figure,plot(x,y1);
figure,plot(x,y2)
同时生成两个图在电脑屏幕上
*用gca和gcf要小心，它指代的现在的gca和gcf，所以按照上面那个例子，它指代的是第二个figure的gca和gcf。
Figure Position和Size：
figure（'Position',[left,bottom,width,height]);
Subplot():用来在同一个图窗（figure）里，把画布分成多个小区域（子图），然后在不同区域里分别画图。
e.g:
t=0:0.1:2*pi; x= 3*cos(t); y = sin(t);
subplot(2,2,1); plot(x,y); axis normal
subplot(2,2,2); plot(x,y); axis square
subplot(2,2,3);plot(x,y);axis equal
subplot(2,2,4); plot(x,y); axis equal tight
生成四个图形
axis equal：指的是x轴和y轴一个unit的大小是一样的，最真实的图
axis square：指的是整体X的长度要等于整体Y的长度，所以图是一个正方形
axis off：将axis移除
上面那个例子，只有第四个的axis不见了，因为
axis on：将axis打开
box off：可以把图像的upper bound关掉
box on：可以把图像的upper bound打开
grid off：可以把图像的格线关掉
grid on：可以把图像的格线打开
将figure储存成file
Logarithm Plots：
x= logspace(-1,1,100)：指的是x的范围从10^(-1)到10^1，中间隔了100个数
subplot(m,n,o): 把生成图分为m乘n个diagram，制定第o张
plotyy()：图像有两个y轴，显示两个变数
y=ae^(-bx)·sin(cx)，相当于把y分为两个部分：ae^(-bx)和sin(cx)，两个图像相乘得到一个新图
例如：
>> x=0:0.01:20;
>> y1=200*exp(-0.05*x).*sin(x);
>> y2=0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);
>> plotyy(x,y1,x,y2)
传回来了三个line（x、y1和y2）对应三个label，分别是Xlable、Y1lable和Y2lable
Histogram(柱状统计图形）：
例如：
>> y=randn(1,1000);y的取值范围为1到1000
subplot(2,1,1); 在2*1的分割图像中的第一个图像绘制
hist(y,10);y的取值范围为10个bins，相当于有10个柱状图呈现curve的分布
>> y=randn(1,1000);
subplot(2,1,2);
hist(y,50);
得到图像：
Bar chart(柱状图）：
x=[1 2 5 4 8];y=[x;1:5]
subplot(1,3,1); bar(x);title('A bargraph of vector x')：
解析：
当输入x=[1 2 5 4 8]，MATLAB 会把它当作 5 个值，每个值对应一个 bar，相当于横坐标1到5，分别对应x的五个值，作为bar
subplot(1,3,2); bar(y);title('A bargraph of vector y')
解析：
bar(y)在 MATLAB 中的规则是：每一列对应一组 (group)，每一行对应这一组里不同的 bar。
等于说输入y = [x; 1:5] = [[1 2 5 4 8]; [1 2 3 4 5]]，相当于一个2*5矩阵，所以会有两组group。
subplot(1,3,3); bar3(y);title('A 3D bargraph')：
解析：
相当于是生成bar3(y)矩阵y的三维柱状图，横坐标是1到5，也就是5个bar，然后有两组group作为纵坐标，分别是[1 2 5 4 8]和[1 2 3 4 5]，第三轴也就是其value
生成图像如下：
bar可以切换style：
x=[1 2 5 4 8];y=[x;1:5];
subplot(1,2,1);
bar(y,'stacked')
stacked也就是其中一个style，图像如下：
barh(y)：绘制y的horizontal的方向
pie charts（饼状图）：
a = [10 5 20 30]; 相当把65个单位分为4个部分，分别是10个单位、5个单位、20个单位、30个单位
>> pie(a)
pie(a,[0,0,0,1]);相当于把它的第四部分（30）和其他部分隔离开来，
pie3(a)：饼状图的3维图形
Polar chart（极坐标轴）：
x=1:100;theta = x/10;r=log10(x);
polar(theta,r);
Stairs and Stem Charts:
stem()用来画离散数据的棒状图
fill(): 填充图片
Color Space:
颜色由三部分构成[R G B]
0 is minumum
1 is maximum
8-bit equivalence:
如何指定一个bar的颜色：imagesc()
meshgrid(): 生成二维网格点
surf(x,y,z): 绘制三维曲面图（左边图）
imagesc(): 把矩阵 z 以颜色图像的形式显示
colormap
3D Plots:
plot3()是一个线的指令
例如：
x = 0:0.1:3*pi; 表示x 从 0 到 3π，步长 0.1
z1 = sin(x); 第一条曲线的 z 值 = sin(x)
z2 = sin(2*x); 第二条曲线的 z 值 = sin(2x)
z3 = sin(3*x); 第三条曲线的 z 值 = sin(3x)
y1 = zeros(size(x)); 第一条曲线的 y 值 = 0
y3 = ones(size(x)); 第三条曲线的 y 值 = 1
y2 = y3./2; 第二条曲线的 y 值 = 0.5
plot3(x,y1,z1,'r', ... 红色曲线：y=0, z=sin(x)
x,y2,z2,'b', ... 蓝色曲线：y=0.5, z=sin(2x)
x,y3,z3,'g'); 绿色曲线：y=1, z=sin(3x)
grid on;
xlabel('x-axis'); ylabel('y-axis'); zlabel('z-axis');
生成图像如下
meshgrid:
在三维图中我们通常画的函数为z=f(x,y),MATLAB 需要 一组 (x, y, z) 点 才能画曲面。但如果我们只是写 x = -2:1:2; y = -2:1:2;，这时 x 和 y 只是两个向量，不是点阵。为了生成 二维网格点 (grid of all (x,y) combinations)，要用 meshgrid。
例如：
x = -2:1:2; % x = [-2 -1 0 1 2]
y = -2:1:2; % y = [-2 -1 0 1 2]
[X, Y] = meshgrid(x, y);
结果：
这样 (X(i,j), Y(i,j)) 就表示网格上的一个点。
相当于取出X和Y的所有网格点：
mesh()和surf()的区别：
mesh画出网格曲面，surf画出实心曲面
例如：
x = -3.5:0.2:3.5;
y = -3.5:0.2:3.5;
[X,Y] = meshgrid(x,y); 生成二维网格点 (X,Y)
Z = X .* exp(-X.^2 - Y.^2); 定义函数 z = x * exp(-x^2 - y^2)
subplot(1,2,1); mesh(X,Y,Z); 左图：mesh 网格曲面
subplot(1,2,2); surf(X,Y,Z);右图：surf 实心曲面
contour():
contour()相当于把三维图等比例投影到二维图像中
例如：
x = -3.5:0.2:3.5;
y = -3.5:0.2:3.5;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
Z = X .* exp(-X.^2 - Y.^2); % 定义函数 z(x,y)
subplot(2,1,1);
mesh(X,Y,Z); % 上图：网格曲面
axis square;
subplot(2,1,2);
contour(X,Y,Z); % 下图：等高线图
axis square;
*meshc()和surfc就是直接在一张图中把三维和二维都放出来
View Angle的意思：
view(az,el): az也就是方位角（xy之间），el也就是仰角
例如：
sphere(50); 画一个球体
view(45,50); 相当于你从方位角45度，仰角50度观察这个球体
light():往生成的立体图形打光
例如：
sphere(50); % 画一个球体
shading flat; % 平面着色
light('Position',[1 3 2]); % 添加光源1
light('Position',[-3 -1 3]); % 添加光源2
material shiny; % 设置材质为闪亮
axis vis3d off; % 保持三维比例，关闭坐标轴
set(gcf,'Color',[1 1 1]); % 设置背景为白色
view(-45,20); % 设置视角：方位角 -45°, 仰角 20°
light('Position', [-1,-1,-1])
也就是在[1 3 2]和[-3 -1 3]这两个位置打光
生成图形如下：
图像处理：
数位图像的处理（digital image）：
图像是一种人工产物（artifact），它用于描绘或记录视觉感知。
图像分类：色彩图像(Color)、灰阶图像(Grayscale)、二元图像(Binary)
色彩图像：RGB的量决定色彩类型
where does the color come from?
重现眼睛接收到的讯号，所以图像里面有色彩。
三原色：R（红色）、G（绿色）、B（蓝色）
由三原色叠加组成不同的色彩
二元图像（只有黑和白）：
色彩只有两种，所以代表每个pixel的数值只有1和0
灰阶图像：数值变化比较大（比较亮数值比较大，比较暗数值比较小）
色彩图像：拆开后更复杂，有RGB三个图像叠加，等于说一个pixel有三个数值组，如果R越高，那么说明这个pixel越红。
读取和显示image：
读取图像：imread()
显示图像：imshow()
e.g:
脚本编辑
I = imread('gugugaga.tif');
imshow(I);
运行后显示图像：
点开工作区的图像的名称，可以看到很多数值，也就是每个pixel对应的数值，最大为255(纯白）、0（纯黑）。
数值越大越亮，数值越小越暗
workspace同时会告诉image的基本信息，包括name、size（Y乘X）、Bytes（相当于X和Y相乘，所有的pixel总和）、class(一般为uint8）
所以image实际上是一个matrix，影像处理就是改变矩阵里的每一个数值的资料。
如何改变matrix的数值，例如：
I = imread('gugugaga.tif')
for i = 1:size(I,1)
for j=1:size(I,2)
if (rem (i,2)==0 && rem(j,2)==0) #我把每个偶数的row和colum叫出来，设为0
I(i,j)=0;
end
end
end
imshow(I)
最后得到图像如下：
显示图像的信息：imageinfo('gugugaga.tif')
图像的指令：
immutiply：就是把某个pixel的数值乘以多少，让它更亮
如：
I = imread('gugugaga.tif'); 读取图像
subplot(1,2,1);imshow(I); 创建一个窗口，分成 1行2列的子图区域，选择第一个位置（左边）显示原图I
J=immultiply(I,1.5); 将图像I的每个像素值都乘以1.5，生成新的图像J
subplot(1,2,2);imshow(J); 选择在第二个位置显示新图J
*需要提前安装image processing tool来运行immutiply
生成图像如下：
可以看出图像更亮了，左边是原图I，右边是乘了1.5的新图J，暗跟亮的对比度更明显了
imadd(): 将两张图像相加 = 另一张图像
如：
I = imread('gugugaga.tif'); 读取图像1
J = imread('nanji.tif');读取图像2
K = imadd(I,J);合并
subplot(1,3,1); imshow(I);
subplot(1,3,2); imshow(K); C位显示合并后的图像
subplot(1,3,3); imshow(J);
*两张图像必须有相同的大小和种类
imhist()
把每个pixel的数值（graylevel）抓出来，做一个统计图表，看看哪个数值多
x轴是pixel的数值（0-255），y轴是频率
例如：
histogram euqalization：histeq()：将图像拉大
Geometric Transformation改变图像的形状：
改变pixel的位置（比如旋转、折叠、倒置）
靠着改变矩阵来处理geometric transformation：
imrotate(): 告诉它旋转多少角度
例如：
I = imread('gugugaga.tif'); subplot(1,2,1);
imshow(I);J = imrotate(I,35,'bilinear');
subplot(1,2,2);imshow(J);
等于说原来图像旋转了35度
imwrite(): 如何去储存图像，适用于不同的格式
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