编写程序，读取一副图像，对其进行直方图均衡化，并绘制均衡化处理前后的直方图。

在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现这个功能。首先，你需要安装`opencv-python`库。以下是基本步骤：

1. 导入所需的库：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取图像文件：

image = cv2.imread('your_image_path.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 如果是灰度图像，可以只传路径

3. 计算原始图像的直方图：

hist, _ = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(121)
plt.title('Original Image Histogram')
plt.plot(hist)
plt.xlim([0, 256])
plt.xlabel('Pixel Intensity')
plt.ylabel('Frequency')

4. 对图像进行直方图均衡化：

equ = cv2.equalizeHist(image)

5. 再次计算并绘制均衡化后的图像直方图：

eq_hist, _ = cv2.calcHist([equ], [0], None, [256], [0, 256])
plt.subplot(122)
plt.title('Histogram Equalized Image')
plt.plot(eq_hist)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()

在这个过程中，`cv2.equalizeHist()`函数会对输入的图像进行直方图均衡化，使得各个像素强度的分布更均匀，增强对比度。