直方图均衡化图像增强

直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像的对比度更加均匀，从而增强图像的视觉效果。下面是一个使用Python和OpenCV库进行直方图均衡化的示例代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式读取图像

# 进行直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

# 显示原始图像和均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先使用`cv2.imread`函数读取一张图像，并将其转换为灰度模式。然后，我们使用`cv2.equalizeHist`函数对图像进行直方图均衡化处理。最后，我们使用`cv2.imshow`函数显示原始图像和均衡化后的图像。

需要注意的是，这里的示例代码是针对灰度图像的直方图均衡化。如果要对彩色图像进行直方图均衡化，可以将彩色图像分解为R、G、B三个通道的灰度图像，然后分别对每个通道进行直方图均衡化，最后再将三个通道合并成彩色图像。