python 用k-s检验求图像的概率密度函数

K-S检验（Kolmogorov-Smirnov test）是一种非参数检验方法，用于检验两个样本是否来自同一个分布。在求解图像的概率密度函数时，可以使用K-S检验来检验该图像是否符合某一特定的概率密度函数。

具体步骤如下：

1. 将图像转化为灰度图，并进行直方图均衡化处理，使得图像的灰度值分布更加均匀。

2. 统计图像的灰度值频数和频率，得到样本数据。

3. 选择一个概率密度函数作为假设分布，例如正态分布、均匀分布等。

4. 利用所选的假设分布，计算出从该分布中随机抽取与样本数据大小相同的样本所得到的累积分布函数（CDF）。

5. 利用K-S统计量（K-S test statistic）来衡量样本数据与假设分布的差异程度。K-S统计量的计算公式为：D = max|F(x) - S(x)|，其中F(x)为假设分布的CDF，S(x)为样本数据的经验分布函数。

6. 根据所选的显著性水平，查找对应的临界值。如果计算出的K-S统计量小于临界值，则接受假设分布；如果大于临界值，则拒绝假设分布，认为样本数据不符合该假设分布。

通过这样的方法，可以得到图像的概率密度函数，并判断该图像是否符合所选的假设分布。