图像直方图均衡化opencv-python

图像直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过调整图像的像素灰度分布，使得整个图像的亮度动态范围得到扩大，从而使暗部细节和亮部细节变得更加明显。在OpenCV-Python中，你可以使用`cv2.equalizeHist()`函数来进行直方图均衡化。

下面是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行直方图均衡化
equ_hist = cv2.equalizeHist(img)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', equ_hist)

# 等待用户按键，然后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先加载一个灰度图像，然后对它应用直方图均衡化，最后显示原图和处理后的图像。直方图均衡化会改变图像的整体色调，使其对比度提高，适合于那些光照不足、对比度过低的场景。