不使用cv2.equalizeHist()函数对图片直方图进行均衡化的具体代码

我可以回答这个问题。以下是一个不使用cv2.equalizeHist()函数对图片直方图进行均衡化的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

def histogram_equalization(image):
    # 计算直方图
    hist, bins = np.histogram(image.flatten(), 256, [0, 256])
    # 计算累积分布函数
    cdf = hist.cumsum()
    cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()
    # 计算均衡化后的像素值
    equalized_image = np.interp(image.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized)
    equalized_image = equalized_image.reshape(image.shape)
    equalized_image = np.uint8(equalized_image)
    return equalized_image

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 调用直方图均衡化函数
equalized_image = histogram_equalization(image)
# 显示原图和均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个代码使用numpy和OpenCV库实现了直方图均衡化。它首先计算图像的直方图，然后计算累积分布函数，并使用插值函数计算均衡化后的像素值。最后，它将均衡化后的图像转换为8位无符号整数类型，并显示原始图像和均衡化后的图像。