错误信息：
错误使用 bsxfun，不支持混合的整数类输入。出错 gradient ， g(2:n-1,:) = bsxfun(@rdivide,(f(3:n,:)-f(1:n-2,:)),h)。
问题解决：
把数据类型转换成double可以解决：[Fx,Fy]=gradient(double(gray));
fileName='grass5.png';
img=imread(fileName);
gray=rgb2gray(img);
[Fx,Fy]=gradient(double(gray));
错误信息：错误使用 bsxfun，不支持混合的整数类输入。出错 gradient，g(2:n-1,:) = bsxfun(@rdivide,(f(3:n,:)-f(1:n-2,:)),h)。问题解决：把数据类型转换成double可以解决：[Fx,Fy]=gradient(double(gray));fileName='grass5.png';img=imread(fileName);gray=rgb2gray(img);[Fx,Fy]=gradient(double(gray));...
对于那些
使用
早期版本的
MATLAB
的用户来说，
bsxfun
是一个穷人的替代品，这些用户没有这个内在函数可用。
使用
mex 例程 bsxarg 物理生成单例扩展数组，然后调用该函数。 这个
bsxfun
m 文件函数不如
MATLAB
内在
bsxfun
快（在某些情况下慢几倍），但至少它为您提供了相同的功能。
bsxfun
将对启用单例扩展的两个数组应用逐个元素的二元运算。
bsxfun
是一个模拟
MATLAB
内在
bsxfun
的 m 文件函数。 m 文件
bsxfun
在以下方面与
MATLAB
内在
bsxfun
不同： - 仅限 12 个维度- 允许第一个
输入
是一个字符字符串以及一个函数句柄- 物理上对每个
输入
数组进行单例扩展- 需要
使用
bsxarg c-mex 例程（为方便起见，包含在本文中）
此
bsxfun
m 文件主要供
使用
旧版
MATLAB
且没有
I=im2double(imread('D:\Gray Files\9-39.tif'));
%===============================灰度
梯度
===================================
%3*3结构元素
B=ones(3,3);
n_l=floor(n...
C =
BSXFUN
(FUNC,A,B)
二元单态展开函数（Binary Singleton Expansion Function）
将函数handle func指定的逐元素二进制操作应用于数组a和b，并启用单例扩展。func可以是以下内置函数之一
Compute z(x, y) = x.*sin(y) on a grid:
>> x=1:10;
图像处理之基于直方图均衡化的图像增强图像直方图直方图均衡化参考代码实验结果
图像直方图
图像直方图是以0-255作为横坐标，以图中对应像素值出现的次数作为纵坐标的图像统计图，利用图像直方图可以比较直观的看到图像的统计信息
直方图均衡化
直方图均衡是根据变换函数
计算的得到的，可以理解为在任意间隔内的灰度密度等于灰度间隔除以总灰度级，那么这个灰度分布就是均衡的。
void HistogramEqualize(BYTE *pImg, int width, int height)
BYTE *p
1.1 监督学习：我们教计算机如何做事情
监督学习是指：我们给算法一个数据集，并且给定正确答案；数据集中的每个样本都有相应的正确答案，再根据这些样本作出预测；即监督学习中的样本不是都相同的，每个样本都有自己的标签。
回归问题：预测连续的输出值；回归一词是指这样的事实，我们预测一个真正的值输出
