jupyter notebook 代码实现直方图规定化； 2 寻找一些有代表性的风景水墨画 3 计算它们的直方图，分析水墨画的直方图的分布的特点。自选分析方法 4 通过直方图规定化将一张风景画的灰度图的直方图转换为水墨画风格的灰度分布

在Jupyter Notebook中，你可以使用Python的数据科学库如`matplotlib`和`numpy`来实现直方图的规定化。首先，你需要对图像进行处理：

1. **加载和预处理图像**:

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   from skimage.io import imread
   image = imread('your_image_path') # 替换为实际图片路径
   gray_image = image[:, :, 0] if image.shape[-1] == 3 else image

2. **计算直方图**:

   histogram, bins = np.histogram(gray_image, bins='auto')

3. **分析直方图特点**:
可能会观察频率分布、峰的位置、是否存在明显的分段等。例如，可以检查是否有两个峰值表示墨色深浅的区间。

4. **直方图规定化**:
使用直方图均衡化（Histogram Equalization）或者自适应直方图规定化方法（如Otsu's method），这会让对比度更均匀：

   from skimage.exposure import equalize_adapthist
   processed_image = equalize_adapthist(gray_image)

或者使用其他方法，如Laplacian sharpening，来模拟水墨效果。

5. **绘制和比较原始和处理后的直方图**:

   plt.figure(figsize=(10, 5))
   ax1 = plt.subplot(121)
   ax1.hist(gray_image.flatten(), bins=bins, color='gray')
   ax1.set_title('Original Histogram')

   ax2 = plt.subplot(122)
   ax2.hist(processed_image.flatten(), bins=bins, color='gray')
   ax2.set_title('Processed Histogram (Manga Style)')

   plt.show()

这里假设你想要的是类似于漫画风格，如果需要更具中国特色的水墨画风格，可能还需要额外的艺术处理步骤。