编写python程序，完成对给定灰度图像的均衡化 要求 1. 读入给定灰度图像并显示出来 2. 统计其归一化的直方图，并用柱状图的形式显示出来 3. 显示均衡化后的图像 4. 统计均衡化后的直方图，并用柱状图的形式显示出来

好的，我可以为您提供编写Python程序的帮助。请注意，我不直接提供图像处理功能，但我可以向您提供算法和Python库的建议。

首先，您需要安装Python中的图像处理库，例如OpenCV或Pillow。下面是一个使用OpenCV库的示例程序：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('example.png', 0)

# 显示原始图像
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')

# 统计直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

# 显示归一化的直方图
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.bar(bins[:-1], cdf_normalized, width=1)
plt.xlim([0, 256])
plt.title('Normalized Histogram')

# 均衡化图像
equ = cv2.equalizeHist(img)

# 显示均衡化后的图像
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(equ, cmap='gray')
plt.title('Equalized Image')

# 统计均衡化后的直方图
hist, bins = np.histogram(equ.flatten(), 256, [0, 256])
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

# 显示归一化的直方图
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.bar(bins[:-1], cdf_normalized, width=1)
plt.xlim([0, 256])
plt.title('Equalized Histogram')

plt.show()

请将上述示例程序保存为文件 `histogram.py`，并将图像文件 `example.png` 放在同一目录下。然后在命令行窗口中运行以下命令：

python histogram.py

这将显示原始图像、归一化的直方图、均衡化后的图像和均衡化后的直方图。

请注意，这只是一个简单的示例程序，您可以根据需要进行修改和扩展。