利用python实现一张灰度级为8的图片的直方图规定化，其中直方图为0,0,0,0.15,0.20,0.30,0.20,0.15，仅用PIL实现

好的，下面是使用 PIL 库实现灰度图像直方图规定化的 Python 代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 原始图像的直方图
hist = np.array([0, 0, 0, 0.15, 0.20, 0.30, 0.20, 0.15])

# 打开灰度图像
img = Image.open('gray_img.jpg').convert('L')

# 获取图像矩阵
img_array = np.array(img)

# 计算原始直方图的累积分布函数
cdf = hist.cumsum()

# 将cdf缩放到[0,255]
cdf = 255 * cdf / cdf[-1]

# 计算原始图像的直方图
img_hist, bins = np.histogram(img_array.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算原始图像的累积分布函数
img_cdf = img_hist.cumsum()

# 将img_cdf缩放到[0,255]
img_cdf = 255 * img_cdf / img_cdf[-1]

# 计算映射函数
map_func = np.zeros((256,), dtype=np.uint8)
for i in range(256):
    j = 0
    while j < 8 and cdf[j] < img_cdf[i]:
        j += 1
    map_func[i] = j

# 应用映射函数
result_array = np.zeros_like(img_array)
for i in range(256):
    result_array[img_array == i] = map_func[i]

# 将结果转换为图像
result_img = Image.fromarray(result_array)

# 显示结果
result_img.show()

这个代码实现的流程和之前使用 OpenCV 的代码类似，但是使用了 PIL 库来打开和保存图像。在这个代码中，我们首先定义了原始直方图和灰度级为8的图像，然后使用 PIL 库打开灰度图像并获取其矩阵。接下来，我们计算了原始直方图的累积分布函数和图像的直方图及其累积分布函数。然后，我们计算了映射函数，并将其应用到原始图像上。最后，我们将结果转换为图像并显示出来。

需要注意的是，这个代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要进行更多的参数设置和图像处理步骤。