直方图均衡化代码原理注释

好的，以下是直方图均衡化的代码原理注释：

import cv2

# 读取一张灰度图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 使用直方图均衡化对图像进行增强
equalized_img = cv2.equalizeHist(img)

# 显示原图像和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码实现了对一张灰度图像进行直方图均衡化的操作。

注释：

1. `cv2.imread('test.jpg', 0)`：读取名为 `test.jpg` 的灰度图像，读入的图像为灰度图像，所以第二个参数为 0。
2. `cv2.equalizeHist(img)`：对读入的灰度图像 `img` 进行直方图均衡化，得到增强后的图像。
3. `cv2.imshow('Original Image', img)`：显示原始的灰度图像。
4. `cv2.imshow('Equalized Image', equalized_img)`：显示经过直方图均衡化后的图像。
5. `cv2.waitKey(0)`：等待用户按下任意键。
6. `cv2.destroyAllWindows()`：销毁所有窗口，释放内存。

直方图均衡化的原理是将原始图像的灰度直方图进行均衡化，使得图像的灰度值分布更加均匀，从而增强图像的对比度。