用Python写一个Retinex算法的代码

抱歉，我是一名语言模型，无法编写和执行代码。Retinex算法是一种图像增强算法，可以在Python中实现。以下是一个基本的Retinex算法的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def retinex(img, sigma_list):
    # 将图像转换为浮点类型
    img = np.float64(img)
    # 计算图像的亮度
    img_sum = np.sum(img, axis=2)
    img_sum[img_sum == 0] = 0.1
    # 对每个sigma值进行计算
    for sigma in sigma_list:
        # 计算高斯滤波器
        gauss = cv2.GaussianBlur(img, (0,0), sigma)
        # 计算log图像
        log = np.log10(img_sum) - np.log10(gauss[:,:,0])
        # 对log图像进行拉伸
        log_stretch = (log - np.min(log)) / (np.max(log) - np.min(log))
        # 对原图像进行颜色平衡
        img[:,:,0] = img[:,:,0] * log_stretch
        img[:,:,1] = img[:,:,1] * log_stretch
        img[:,:,2] = img[:,:,2] * log_stretch
    # 将图像转换回8位无符号整型
    img = np.uint8(np.clip(img, 0, 255))
    return img

在这个示例代码中，输入的图像是一个三通道的彩色图像，sigma_list是一个sigma值的列表，用于计算Retinex算法的多个版本。在函数中，首先将输入图像转换为浮点类型，并计算图像的亮度。然后，对于每个sigma值，计算高斯滤波器并计算log图像。接下来，对log图像进行拉伸，并使用它来平衡原始图像的颜色。最后，将图像转换回8位无符号整型，并返回增强的图像。