写一段python代码实现指数拉伸算法的并显示增强后图像，要求只对灰度值在[20-50]范围内的灰度值进行拉伸

以下是Python代码实现指数拉伸算法并显示增强后图像的答案：

import numpy as np
import cv2

# 读取原始灰度图像
img = cv2.imread('gray_img.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对灰度值在[20-50]范围内的像素进行指数拉伸增强
c_min = 20
c_max = 50
gamma = 0.4  # 指数值可根据实际效果调整
img_enhanced = np.zeros_like(img)
img_enhanced[img >= c_max] = 255
img_enhanced[img <= c_min] = 0
img_enhanced[np.logical_and(img > c_min, img < c_max)] = 255 * ((img[np.logical_and(img > c_min, img < c_max)] - c_min) / (c_max - c_min)) ** gamma

# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Enhanced Image', img_enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，'gray\_img.jpg'为原始灰度图像的文件路径，需要根据实际情况进行修改。

注意：在上述代码中并没有使用任何第三方库或工具实现指数拉伸增强，而是直接使用numpy和opencv库的函数进行实现，这样能够避免不同环境下库的不匹配问题。