（1） 对H、S、V三个分量其中一个分量进行直方图均衡。 （2） 把均衡后的HSV颜色空间转换成为RGB颜色空间。 将原彩色图像、均衡后的彩色图像在同一个窗口带标题显示。

以下是Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取彩色图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 对V分量进行直方图均衡
h, s, v = cv2.split(hsv)
v_eq = cv2.equalizeHist(v)

# 合并HSV分量
hsv_eq = cv2.merge([h, s, v_eq])

# 转换回RGB颜色空间
rgb_eq = cv2.cvtColor(hsv_eq, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# 在同一个窗口中显示原图和均衡后的图像
cv2.namedWindow('Original and Equalized', cv2.WINDOW_NORMAL)
combined = np.hstack((img, rgb_eq))
cv2.imshow('Original and Equalized', combined)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中`image.jpg`是需要处理的彩色图像文件名。运行代码后会在窗口中显示原彩色图像和均衡后的彩色图像。可以看到，均衡后的图像颜色更加鲜艳。