设某个图像为： 该图像的灰度级为8，请利用公式完成以下题目。 （1） 求该图像的灰度直方:（只需给出每个像素的频率）。 1: 2： 3： （2）对该图像进行直方图均衡化处理，写出过程和结果。

好的，关于您的问题，我会根据您给出的信息进行回答。首先，根据灰度级为8的条件，该图像的像素值范围为0~255。

（1）求该图像的灰度直方：

灰度直方图是一张图像中每个像素值的数量分布情况。具体来说，对于灰度值为i的像素，其频率f_i表示在图像中出现的次数除以总像素数。因此，我们需要统计每个像素值在图像中出现的次数，然后除以总像素数即可得到对应的频率。

假设图像的尺寸为M×N，我们可以使用以下代码来计算灰度直方图：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)

# 统计每个像素值在图像中出现的次数
hist, _ = np.histogram(img.flatten(), bins=256, range=(0, 255))

# 计算每个像素值的频率
freq = hist / (M * N)

# 打印每个像素值的频率
for i, f in enumerate(freq):
    print('{}: {}'.format(i, f))

其中，`img.flatten()`将图像展平成一个一维数组，`np.histogram()`计算直方图，`bins=256`表示将像素值范围分成256个区间，`range=(0, 255)`表示像素值的范围。

根据上述代码，我们可以得到该图像的灰度直方为：

1: 0.0

2: 0.0

3: 0.0

...

255: 0.0

可以看到，每个像素值的频率都为0，这是因为我们没有给出图像的具体像素值，因此无法进行统计。

（2）对该图像进行直方图均衡化处理，写出过程和结果。

直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，其目的是通过重新分配像素值的频率，使得图像的动态范围更加均衡，从而提高图像的对比度和清晰度。具体来说，直方图均衡化的过程如下：

1. 统计图像中每个像素值出现的频率，得到原始直方图。

2. 计算原始直方图的累积分布函数（CDF），即每个像素值的频率累加值除以总像素数。

3. 将CDF映射到新的像素值范围，得到新的像素值。

4. 将原始图像中的像素值替换为新的像素值，得到均衡化后的图像。

假设均衡化前的图像为`img`，我们可以使用以下代码来进行直方图均衡化：

# 计算原始直方图
hist, _ = np.histogram(img.flatten(), bins=256, range=(0, 255))

# 计算原始直方图的CDF
cdf = hist.cumsum() / (M * N)

# 将CDF映射到新的像素值范围
new_pixel_values = (cdf * 255).astype('uint8')

# 将像素值替换为新的像素值
img_eq = new_pixel_values[img]

# 显示均衡化后的图像
cv2.imshow('Equalized Image', img_eq)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`np.cumsum()`计算累加值，`astype('uint8')`将数据类型转换为无符号8位整数，`new_pixel_values[img]`将原始图像中的像素值替换为新的像素值。

根据上述代码，我们可以得到均衡化后的图像。如果您提供给我该图像的像素值，我可以根据上述代码给出具体的结果。