请使用 opencv 和 matplotlib 画出一幅图像及其对应的直方图，并解释直方图的物理意义。

在Python中，我们可以使用OpenCV（cv2）处理图像，而matplotlib则用于数据可视化。以下是一个简单的示例，展示如何读取图像、绘制图像以及计算并绘制其灰度直方图：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 选择灰度模式以便于处理
if img is None:
    print("无法加载图片")
else:
    # 绘制原始图像
    plt.subplot(121)
    plt.imshow(img, cmap='gray')
    plt.title('Original Image')

    # 计算灰度值直方图
    hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
    # 累积直方图
    cum_hist = hist.cumsum()

    # 绘制直方图
    plt.subplot(122)
    plt.plot(bins[:-1], cum_hist, 'r-s')  # 使用红色小圆点表示累积分布
    plt.xlabel('Gray Level')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.title('Histogram of Grayscale Values')

plt.show()

直方图的物理意义是每个像素灰度值的概率分布。在这个例子中，x轴代表了灰度值范围（从0到255），y轴代表了对应灰度值像素的数量或频率。通过直方图，我们可以快速了解图像的亮度分布情况，比如是否存在某种颜色占主导，或者像素值是否均匀等。