2.采用Python语言编写一个程序，绘制这三张图像的直方图，并对其进行直方图均衡化处理。

好的，这是一个比较具体的问题，需要涉及到一些图像处理的知识。我将会给出一些基本的步骤和Python代码，希望能对你有所帮助。

首先，我们需要导入一些必要的库，包括OpenCV和Matplotlib：

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

然后，我们可以读取图像并显示出来：

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里假设图像的文件名为'image.jpg'，并且我们使用灰度模式读取。

接下来，我们可以绘制直方图：

hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0,256])
plt.plot(hist)
plt.xlim([0,256])
plt.show()

这里使用了NumPy库中的np.histogram函数来计算直方图。我们将图像展平成一维数组，并指定了256个bins（即256个灰度级别），然后将结果绘制出来。

接着，我们可以进行直方图均衡化处理：

equ = cv2.equalizeHist(img)
cv2.imshow('equalized', equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里使用了OpenCV中的cv2.equalizeHist函数来进行直方图均衡化处理。最后，我们可以再次绘制均衡化后的直方图：

hist, bins = np.histogram(equ.flatten(), 256, [0,256])
plt.plot(hist)
plt.xlim([0,256])
plt.show()

这样就完成了绘制直方图和直方图均衡化的过程。你可以根据自己的需求对代码进行修改和优化。