python cv2 直方图均衡化的样例

Python中的cv2模块可以用于图像处理，其中包括直方图均衡化。直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，可以使得图像的灰度值分布更加均匀，从而增强图像的对比度和清晰度。

以下是Python中使用cv2实现直方图均衡化的样例代码：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(gray)

# 显示结果
cv2.imshow('original image', gray)
cv2.imshow('equalized image', equ)
cv2.waitKey(0)

在这个样例代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取一张原始图像，并使用`cv2.cvtColor()`函数将其转换为灰度图像。然后，我们使用`cv2.equalizeHist()`函数对灰度图像进行直方图均衡化处理，并将结果保存在变量`equ`中。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和均衡化后的图像，并使用`cv2.waitKey()`函数等待用户按下按键后退出程序。