opencv读取图片调整灰度值然后生成二维直方图

好的，以下是一个实现该功能的 Python 示例代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
# 读取图片并转为灰度图像
img = cv2.imread("image.jpg", 0)
 
# 计算灰度直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
 
# 显示灰度直方图
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()
 
# 计算二维直方图
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
hist2d = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
 
# 显示二维直方图
plt.imshow(hist2d, interpolation="nearest")
plt.show()

这个示例中，我们首先使用 imread() 函数读取了一张名为 image.jpg 的图片，并使用 cvtColor() 函数将其转为灰度图像。然后，使用 calcHist() 函数计算了该灰度图像的灰度直方图，并使用 Matplotlib 库的 hist() 函数显示出来。

接着，我们使用 cvtColor() 函数将灰度图像转为 BGR 彩色图像，并使用 calcHist() 函数计算了该 BGR 彩色图像的二维直方图。最后，使用 Matplotlib 库的 imshow() 函数显示出来。运行程序后，会分别弹出两个窗口，一个显示灰度直方图，另一个显示二维直方图。

需要注意的是，这个示例中的二维直方图是使用 H-S 坐标系计算的，如果需要使用其他坐标系，需要修改相应的参数。