直方图规定化 python实现

直方图规定化是一种图像处理的方法，用于将一幅图像的像素值映射到另外一幅图像上，使其具有目标图像的像素分布特征。下面是用Python实现直方图规定化的步骤：

1. 导入必要的库：首先需要导入numpy、matplotlib和opencv库，用于数组处理、图像显示和直方图计算。

2. 读取原始图像和目标图像：使用opencv的imread函数读取原始图像和目标图像，并将其转换为灰度图像。

3. 计算原始图像和目标图像的直方图：使用numpy的histogram函数计算原始图像和目标图像的灰度直方图。

4. 计算原始图像和目标图像的累积分布函数（CDF）：使用numpy的cumsum函数计算原始图像和目标图像的灰度CDF。

5. 将原始图像的像素值映射到目标图像的像素值：遍历原始图像的每个像素，根据原始图像的像素值查找目标图像的CDF，找到与原始图像像素值最相近的目标图像像素值，并将原始图像的像素值替换为目标图像的像素值。

6. 显示和保存结果：使用matplotlib库显示原始图像和规定后的图像，并使用opencv库的imwrite函数保存结果图像。

以上是一种简单的直方图规定化的Python实现方法，具体代码可以根据实际需求进行修改和完善。