import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("D:\shujuji\guangliang\80Lux\\000031.jpg") blue = img[:, :, 0] green = img[:, :, 1] red = img[:, :, 2] blue_equ = cv2.equalizeHist(blue) green_equ = cv2.equalizeHist(green) red_equ = cv2.equalizeHist(red) equ = cv2.merge([blue_equ, green_equ, red_equ]) cv2.imshow("1",img) cv2.imshow("2",equ) plt.figure("原始图像直方图") plt.hist(img.ravel(), 256) plt.figure("均衡化图像直方图") plt.hist(equ.ravel(), 256) plt.show() cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()每一句的含义

这是一个 Python 代码段，使用 OpenCV 和 Matplotlib 库对一张图像进行直方图均衡化，并显示原始图像和均衡化后的图像以及它们的直方图。

具体每一句的含义如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

导入需要使用的库，OpenCV 和 Matplotlib。

img = cv2.imread("D:\shujuji\guangliang\80Lux\\000031.jpg")

使用 OpenCV 的 `imread` 函数读取一张图像，文件路径为 "D:\shujuji\guangliang\80Lux\\000031.jpg"。

blue = img[:, :, 0]
green = img[:, :, 1]
red = img[:, :, 2]

将图像分离成蓝色通道、绿色通道和红色通道。

blue_equ = cv2.equalizeHist(blue)
green_equ = cv2.equalizeHist(green)
red_equ = cv2.equalizeHist(red)

对每个通道进行直方图均衡化。

equ = cv2.merge([blue_equ, green_equ, red_equ])

将均衡化后的通道合并成一张图像。

cv2.imshow("1",img)
cv2.imshow("2",equ)

使用 OpenCV 的 `imshow` 函数显示原始图像和均衡化后的图像。

plt.figure("原始图像直方图")
plt.hist(img.ravel(), 256)
plt.figure("均衡化图像直方图")
plt.hist(equ.ravel(), 256)
plt.show()

使用 Matplotlib 的 `hist` 函数绘制原始图像和均衡化后的图像的直方图，并使用 `show` 函数显示直方图。

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

等待用户按下任意键，然后关闭所有窗口。