同时显示一幅图像(如pout.tif)及其直方图。

可以使用Python中的matplotlib库来实现该功能。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
from skimage.color import rgb2gray

# 读取图像
img = io.imread('pout.tif')

# 将彩色图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img)

# 绘制图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(gray_img, cmap='gray')
plt.title('Image')

# 绘制直方图
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.hist(gray_img.ravel(), bins=256)
plt.title('Histogram')

plt.show()

解释一下代码：

- 第1行导入所需要的库
- 第4行读取图像文件并存储在`img`变量中
- 第7行将彩色图像转换为灰度图像
- 第10~13行绘制图像，使用`cmap='gray'`参数将灰度图像以灰度图像的方式显示
- 第16~19行绘制直方图，使用`ravel()`函数将灰度图像展平成一维数组，然后使用`bins=256`参数将灰度值分成256个区间进行统计
- 最后一行使用`plt.show()`函数将图像和直方图显示出来

相关问题

f=imread('pout.tif'); g=imadjust(f); figure(1),imshow(f),title('(a)原图像') figure(2),imhist(f),title('(b)原图像的直方图') figure(3),imshow(g),title('(c)灰度值扩展图像') figure(4),imhist(g),title('(d)灰度值扩展图像的直方图')

这段代码是 MATLAB 中用于进行图像处理的代码，主要实现了对一幅灰度图像进行灰度值扩展的操作。代码中首先使用 `imread` 函数读取一幅名为 `pout.tif` 的灰度图像，并将其存储在变量 `f` 中。然后，使用 `imadjust` 函数对图像进行灰度值扩展，并将结果存储在变量 `g` 中。接下来，使用 `imshow` 函数和 `figure` 函数在不同的窗口中分别显示原图像、原图像的直方图、灰度值扩展图像以及灰度值扩展图像的直方图。

其中，`imshow` 函数用于显示图像，`imhist` 函数用于绘制直方图，`title` 函数用于添加图像标题。通过对比显示的图像和直方图可以看出，灰度值扩展操作可以使图像的对比度更加明显，使得图像更加清晰。