用python将100张无雾图像的Dark channel进行统计，形成像素直方图

好的，我可以回答这个问题。您可以使用Python中的OpenCV库来实现这个任务。下面是一个实现这个任务的示例代码：

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

# 读取100张无雾图像并计算Dark Channel
dark_channels = []
for i in range(1, 101):
    img_path = f'path/to/image_{i}.jpg'
    img = cv2.imread(img_path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    dark_channel = np.min(img, axis=2)
    dark_channels.append(dark_channel)

# 将所有Dark Channel 合并成一个数组
all_dark_channels = np.concatenate(dark_channels)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(all_dark_channels.ravel(), bins=256)

# 绘制直方图
plt.bar(bins[:-1], hist, width=1)
plt.show()

在这个示例中，我们首先遍历100张无雾图像，对每张图像计算它的Dark Channel，并将所有的Dark Channel 合并成一个数组。然后，我们使用NumPy库中的`numpy.histogram`函数计算Dark Channel 的像素直方图。最后，我们使用Matplotlib库中的`pyplot.bar`函数绘制直方图。

请注意，在您的实现中可能需要对图像进行预处理，例如调整大小或调整颜色通道顺序，以使所有图像具有相同的大小和颜色通道顺序。