利用pcnn，每当有一批像素对应的神经元点火，对像素值进行一次修正。第n次点火的所有神经元用矩阵B（n）表示， 已经点火的像素位置标记为‘1’，未点火的标记为‘0’。通过一个3*3的模板滑过B（n），判断若模板内的值全为‘1’或全为‘0’， 则这些像素值不进行处理，否则若模板中心的值为‘1’，则增加该位置的像素值的大小，中心值为‘0’，则减小像素值。该功能由xiugai(B,K)函数实现 Beta取负值来抑制周围的神经元点火，因为输入pcnn（X）的是模糊图像，抑制之后使处理的

输入一副图像，检测图像的RGB，并输出其值的矩阵，将符合公式R>Rt，R>G>B,S>=(255-R)*S/R,等的图像点标记出来，并输出图像-A pair of input images, the image detecting RGB, and outputs the value of the matrix, would be consistent with the formula R> Rt, R> G> B, S> = (255-R)* S

B正在做一个关于图像理解方面的研究，她的目标是识别图像中的轮廓。当前阶段，她希望能够识别正方形。图像用一个矩阵表示，矩阵的每个元素对应于图像中的一个像素点，值为0或1，0表示背景，1表示前景。需要寻找的正方形必须满足线宽为单像素，且大小至少为2x2。她希望你能帮她找出图像中满足如下条件的两类正方形的个数： 正方形的边与矩阵边缘平行； 正方形的边与矩阵对角线平行；(B is doing a research on image understanding, and her goal is to