一键磨皮。。。

I= double(imread('1.jpg'));
H = RF(I,30,100) - I + 128;
G = imfilter(H,fspecial('gaussian',[3 3],100));
opacity = 50;
Dst = (I*(100 - opacity)+(I+2*G-256)*opacity)/100;
imshow([uint8(I) uint8(Dst)]);

后面的图片可能有些不友善，慎重下拉！！！

这是输入的原图。

这是效果图

再来两张效果

这里，RF是递归域变换滤波器（Domain Transform Filter，点此下载），也可换成其它保边平滑的滤波器(Edge Perserving Filter)，例双边滤波，导向滤波等。不是什么黑魔法啊~~，就是PhotoShop平湖法磨皮：完美保留皮肤纹理磨皮教程_PS图片处理，按步骤用Matlab化而已。

这里，给出最后的计算公式，

Dest =(Src * (100 - Opacity) + (Src + 2 * GuassBlur(EPFFilter(Src) - Src + 128) - 256) * Opacity) /100

EPFFilter是一种保边平滑的滤波器，Opacity控制透明度，GaussBlur是高斯滤波了，简单的PS的操作非常易于用Matlab程序化。

磨皮后可以再增加美白功能，也是不超过十行代码的，效果看起来更佳（其实我是想说，可以卖一个好价钱呢）。若是对皮肤美白，磨皮，祛痘这些算法感兴趣，可以在Imageshop博客 进一步学习。

补充说明，
Matlab并没有收录RF这个函数，但Matlab2014a已经有imguidedfilter函数，在Matlab2014a可以运行以下6行代码。

I= double(imread('7.png'));
H =double(imguidedfilter(uint8(I))) - I + 128;
G = imfilter(H,fspecial('gaussian',[3 3],100));
opacity = 50;
Dest = (I*(100 - opacity)+(I+2*G - 256)*opacity)/100;
imshow([uint8(I) uint8(Dest)]);

除了此外，图像处理中很多算法都可以用Matlab在10行内完成的。
比如美图秀秀的滤镜，彩铅，素描等，我就不再泄露更多秘密了。

参考资料
Imageshop 博客园
Guided filtering of images
Computational Photography
美图秀秀网页版 官方网站

%% Spectral Residual
myFFT = fft2(inImg);
myLogAmplitude = log(abs(myFFT));
myPhase = angle(myFFT);
mySpectralResidual = myLogAmplitude - imfilter(myLogAmplitude, fspecial('average', 3), 'replicate');
saliencyMap = abs(ifft2(exp(mySpectralResidual + i*myPhase))).^2;

http://www.klab.caltech.edu/~xhou/projects/spectralResidual/spectralresidual.html

6行代码，1300+文章引用。。

----------------update--------------------
说6行代码最主要是印象中poster里面，第五行分成了两行写，写答案的时候也没重新数。
第五行比较长。超过了80个字符，算两行也不为过。

做重曝的代码 不怎么酷
但是 就是这段代码让我意识到
可能matlab才是最好的图像处理软件
TUT

ps.关于重曝可以参考摄影之友的这两篇东西↓
>注入彩虹的梦幻重曝
>高桥美纪 多重曝光
得到好看的重曝照片本身是技术活 这段代码只是提供了一个简单粗暴的叠加方法（然后为我打开了新世界的大门）而已-v-

y=0.0001:0.0001:1;
for i=1:10000
x(i)=-1.2*y(i)*log(y(i))+1/30*exp(1)^(-(30*y(i)-30/exp(1))^4);
end
fill([x(1:5000),x(5001:10000)],[y(1:5000),y(5001:10000)],[253/255,226/255,202/255],'edgealpha',0);
axis ([0 1 0 1 ]);

----------------------------------------更新一个-------------------------
这个没有什么技术含量，就是好玩。这一阵玩以撒的结合，看到激光加跟踪觉得蛮有意思。

于是用matlab做了一个。图如下，代码太多超过10行了就不贴了。

左边浅蓝色是激光的跟踪范围，右边是激光效果。红色星号代表怪物。
-------------------------------再次更新----------------------------------
这次是一个把图片转换称如下风格的程序，有一句我分成了两行，去掉最后依据修饰用的axis equal;刚好10行。有哪位同好知道是什么风格麻烦告诉我。

I=imread('测试2.jpg');
[row,col,~]=size(I);
X=[1+round((col-1)*rand(1000,1)),1+round((row-1)*rand(1000,1))];
tri = delaunay(X);
ns=length(tri);%
I=double(I);
for i=1:nspatch(X(tri(i,:),1),col*ones(3,1)-X(tri(i,:),2),[I(X(tri(i,2),2),X(tri(i,2),1),1)/255, ...
I(X(tri(i,2),2),X(tri(i,2),1),2)/255, I(X(tri(i,2),2),X(tri(i,2),1),3)/255],'edgecolor','none');
end
axis equal;

看完用完觉得吊的别光感谢完事
请点赞，么么这个哒

刚刚看到另外一个有趣的问题，各个数位都不含9的所有8位数的倒数和是多少？ - 算法
顺手写完代码又优化了一下，一稿多投到这里：

dimNum = 8;
hyperCube = reshape(0:10^dimNum-1, ones(1, dimNum)*10);
allCoord = repmat({1:9}, [1,dimNum]);
allCoord{end} = 2:9;
hyperCube = hyperCube(allCoord{:});
disp(sum(1./hyperCube(:)))

搞搞大矩阵的计算就知道了，把两行代码精简成一行会直接造成out of memory。
你们要是觉得 A=B*(C*D) 和 A=C*D;A=B*A;一样，你们就naive了。

输入：

• countTrain：N*V矩阵，第i行第j列表示第i篇训练文档中，单词j出现了几次。
• labelTrain：N*1向量，第i个元素表示第i篇训练文档的类别。
• countTest：M*V矩阵，第i行第j列表示第i篇测试文档中，单词j出现了几次。

代码：

Py = full(sparse(1, labelTrain, 1)) / length(labelTrain);    % 各类的先验概率
Px_y = (sparse(labelTrain, 1:length(labelTrain), 1) * countTrain)' + alpha;% 各类中各单词出现次数，alpha用作smoothing
Px_y = bsxfun(@rdivide, Px_y, sum(Px_y));         % 归一化，恨不能跟上一行合并
[~, labelTest] = max(bsxfun(@plus, countTest * log(Px_y), log(P_y)), [], 2);% 每篇测试文档的类别

A(A<0) = 0;

我也说个，比不上其他回答里功能那么高端，刚搬砖时候正好用到，可以把矩阵A中所有负数元素都替换为0。

native2unicode([192 238 188 209 192 188 206 210 176 174 196 227])

看看就好，不要说破

蒙特卡洛法求pi

N=1000;%总粒子数
S=sqrt(rand(1,N).^2+rand(1,N).^2);%距离原点距离数列
NC=size(find(S<1),2);%求出数量
PPI=NC*4/N;%求出圆周率并且记录

画蝴蝶曲线

function [dy]=odefun(t,y)

dy=zeros(3,1);

dy(1)=-10*y(1)+10*y(2);

dy(2)=28*y(1)-y(2)-y(1)*y(3);

dy(3)=-8/3*y(3)+y(1)*y(2);

end

[t,y]=ode45(@odefun,[0 100],[0 0.1 0]);

plot3(y(:,1),y(:,2),y(:,3));

删掉了备注，刚好十行，可却花了好几天的时间找如何定位到特定object的方法……

function quickSave_Callback(hObject, eventdata, handles)
set(0,'ShowHiddenHandles','On');
fig = findobj('Tag','SIMULINK_SIMSCOPE_FIGURE','-and','Visible','on');
numberOfOpenScope = size(fig,1);
for i = 1:numberOfOpenScope 
set(fig(i),'PaperPositionMode','auto');
F = getframe(fig(i));
[filename,pathname] = uiputfile({'*.jpg';,'*.bmp';,'*.png';},'Save file name');
imwrite(F.cdata,[pathname,filename]);
end

前几天正在研究如何可以一键把scope快速保存成fig文件，真的是试了好多方法都失败了。
在不设置scope保存到workspace的情况下，怎么提取到那些信号的数据。fig的属性全看完了也没有找到，model的workspace也没有找到。

然后昨天发现，Simulink最新版就自带这个快捷的功能。

‘ MathWorks®
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3 Apple Hill Drive
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