如何使用Python和OpenCV通过分析灰度直方图来实现对图片是否为暗图的自动判断？

在图像处理中，识别暗图的关键在于分析灰度直方图。灰度直方图显示了图像中每个灰度值的像素数目，因此，通过统计低灰度值的像素数量与总数的比值，可以判定图片的亮度。在OpenCV中，可以使用cv2.calcHist函数来计算直方图，并利用cv2.threshold或自定义阈值来判断图片是否过暗。

参考资源链接：[Python3+OpenCV：利用灰度直方图检测图片亮度](https://wenku.csdn.net/doc/999999m537?spm=1055.2569.3001.10343)

具体步骤如下：

1. 使用cv2.imread函数读取图像文件。
2. 将读取的图像从BGR颜色空间转换到灰度空间。
3. 利用cv2.calcHist计算灰度图的直方图。
4. 分析直方图，设置亮度阈值，例如统计灰度值低于某个阈值的像素所占比例。
5. 若该比例超过预设的亮度阈值，则将图片标记为暗图。

以下是使用Python和OpenCV进行暗图检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def is_image_dark(image_path, brightness_threshold=0.75):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 检查图像是否成功加载
    if image is None:
        print(

参考资源链接：[Python3+OpenCV：利用灰度直方图检测图片亮度](https://wenku.csdn.net/doc/999999m537?spm=1055.2569.3001.10343)