python无是真编码第一步，读入图像并计算其直方图，统计其各灰度值出现的概率（次数）。注意，统计直方图所用函数为 hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])。 第二步，针对各灰度值出现的概率大小进行排序、合并（信源化简），此过程构造出一颗霍夫曼树，可以使用 python 中 queue 模块中的 PriorityQueue 数据结构编写代码。 第三步，根据上一步得到的霍夫曼树进行逆向编码，得到每一个灰度值对应的码字。这一步可以从根节点出发，通过不断给其子节点添加 1 比特码字的嵌套迭代过程实现的代码

以下是Python代码示例：

import cv2
import heapq

# 读入图像并计算直方图
img = cv2.imread('test.jpg')
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])

# 统计各灰度值出现的概率
probabilities = [float(h / (img.shape[0] * img.shape[1])) for h in hist]

# 构造霍夫曼树
heap = []
for i in range(len(probabilities)):
    heapq.heappush(heap, (probabilities[i], i))

while len(heap) > 1:
    p1, i1 = heapq.heappop(heap)
    p2, i2 = heapq.heappop(heap)
    heapq.heappush(heap, (p1+p2, (i1, i2)))

huffman_tree = heapq.heappop(heap)[1]

# 逆向编码
codes = {}

def traverse_tree(node, code):
    if isinstance(node, int):
        codes[node] = code
    else:
        traverse_tree(node[0], code + '0')
        traverse_tree(node[1], code + '1')

traverse_tree(huffman_tree, '')

# 输出每个灰度值对应的码字
for i in range(len(codes)):
    print(f'{i}: {codes[i]}')

这段代码实现了三步操作：读入图像并计算直方图、构造霍夫曼树、逆向编码。其中，直方图的计算使用了OpenCV中的`cv2.calcHist`函数；霍夫曼树的构造使用了Python中的`heapq`模块中的优先队列数据结构；逆向编码使用了递归的方式实现，从根节点出发，给其左子节点赋值0，右子节点赋值1，直到叶子节点，得到每个灰度值对应的码字。