继续补全plot_lut() 和相关的辅助函数以提供直观的查看效果。

为了更好地理解分段线性变换，我们可以补全`plot_lut()`函数以及两个辅助函数，以便于观察查找表和变换前后图像的效果。以下是这部分的代码补充：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义查找表可视化函数
def plot_lut(lut):
    fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 3), sharey=True)
    axs[0].imshow(lut, aspect='auto', cmap='gray')
    axs[0].set_title('LUT (Segmented)')
    axs[1].imshow(cv2.applyColorMap(lut, cv2.COLORMAP_JET), aspect='auto')
    axs[1].set_title('LUT Heatmap')
    
    for ax, channel in zip(axs[2:], ['Red', 'Green', 'Blue']):
        ax.imshow(lut[:, channel], aspect='auto', cmap='viridis')
        ax.set_title(f'{channel} Channel LUT')
    plt.show()

# 辅助函数以提供原始直方图和处理后的直方图
def draw_histogram(image, title="Histogram"):
    _, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
    axs[0].hist(image.flatten(), bins=256, rwidth=0.8)
    axs[0].set_title(title)
    axs[1].hist(transformed_image.flatten(), bins=256, rwidth=0.8)
    axs[1].set_title("Transformed " + title)
    plt.show()

# 显示原始和处理后的图像
def display_images(original, enhanced, title1="Original", title2="Enhanced"):
    fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
    axs[0].imshow(original, cmap='gray')
    axs[0].set_title(title1)
    axs[1].imshow(enhanced, cmap='gray')
    axs[1].set_title(title2)
    plt.show()

plot_lut(lut)
draw_histogram(image, "Original")
display_images(image, transformed_image, "Original Image", "Enhanced Image")

在这个补全后的代码中，我们使用`matplotlib`库来创建查找表的可视化图表，包括单色和各颜色通道的分布情况。同时，也展示了原始和处理后的图像的直方图比较。运行这段代码，你应该能看到直观的查找表和图像变化效果。