找任意图片，求该图片对应灰度图的累积直方图。要求： 1．需要将图像转化为灰度图的过程可调用模块／函数； 2. 计算累积直方的过程需自己代码实现，不能使用已有模块／函数； 3．绘出最终累积直方图结果。

要获取任意图片的灰度累积直方图，你可以按照以下步骤操作：

1. **读取图片**：
使用Python的PIL库（Pillow）可以方便地加载图片。首先，你需要安装这个库（如果尚未安装）：

   !pip install pillow

然后使用`Image.open()`函数打开图片：

   from PIL import Image
   img = Image.open('your_image.jpg') # 替换为你的图片路径

2. **转换为灰度图**：
使用`img.convert('L')`将彩色图片转为灰度图：

   gray_img = img.convert('L')

3. **计算像素值频率**：
创建一个空列表或数组，遍历灰度图像的每个像素，统计每个灰度级（通常是0到255）出现的次数。这里手动统计：

   pixel_values = []
   for row in gray_img.getdata():
       pixel_values.extend(row)
   histogram = [pixel_values.count(i) for i in range(256)]

4. **累积直方图**：
初始化一个累积直方图，从累计值为0开始，然后逐个累加频数：

   cumulative_histogram = [histogram[0]]
   for count in histogram[1:]:
       cumulative_histogram.append(cumulative_histogram[-1] + count)

5. **绘制图表**：
可以使用matplotlib库来绘制累积直方图：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.plot(range(256), cumulative_histogram, 'r-o')  # 'r-o' 表示红色实心圆点
   plt.xlabel('灰度级')
   plt.ylabel('累计像素数')
   plt.title('累积直方图')
   plt.show()

如果你正在学习编程或想了解过程细节，这是一个很好的实践机会。完成以上步骤后，你应该能看到该图片对应的灰度累积直方图。