用python将100张无雾图像的Dark channel进行统计，形成像素直方图和每个暗通道的平均强度方图。

好的，这个问题我可以回答。首先，你需要导入必要的Python库，比如numpy、cv2、matplotlib等。然后，你可以使用cv2.imread()函数读取100张无雾图像，并使用一个for循环遍历所有的图像。

在处理每张图像时，你可以使用Dark Channel Prior算法计算出该图像的暗通道。具体而言，你需要在每个颜色通道上取一个局部最小值，并将这些值组成一个单通道的暗通道图像。

接下来，你可以将每个暗通道图像的像素值统计到一个像素直方图中，并绘制出来。同时，你还可以计算每个暗通道图像的平均强度，并将这些值绘制到一个平均强度方图中。

最后，你可以将这些直方图和方图保存到本地文件中，或者将它们显示出来。

下面是一些示例代码，仅供参考：

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

# 遍历100张无雾图像
for i in range(1, 101):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(f"path/to/image_{i}.jpg")

    # 计算暗通道
    min_channel = np.min(img, axis=2)
    kernel_size = 15
    dark_channel = cv2.erode(min_channel, np.ones((kernel_size, kernel_size), np.uint8))

    # 统计像素直方图
    hist, bins = np.histogram(dark_channel.ravel(), bins=256, range=(0, 256))

    # 计算平均强度
    mean_intensity = np.mean(dark_channel)

    # 绘制像素直方图和平均强度方图
    fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
    axs[0].bar(bins[:-1], hist, width=1)
    axs[0].set_xlabel("Pixel Value")
    axs[0].set_ylabel("Frequency")
    axs[0].set_title("Pixel Histogram")
    axs[1].bar(i, mean_intensity)
    axs[1].set_xlabel("Image Index")
    axs[1].set_ylabel("Mean Intensity")
    axs[1].set_title("Mean Intensity vs. Image Index")
    plt.savefig(f"hist_{i}.png")
    plt.close()

注意：以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据你的数据集和需求进行调整。