自适应直方图均衡化的代码

我可以为您提供自适应直方图均衡化的代码，但请注意，该代码是根据一般算法编写的，可能与具体需要有所不同。如果您需要更具体的代码实现，建议提供更详细的需求。

以下是利用Python编写的自适应直方图均衡化的代码：

import cv2
import numpy as np

def histogram_equalization(image, clip_limit=2.0, tile_size=(8, 8)):
    # 输入灰度图像，clip_limit为对比度限制因子，默认为2.0，tile_size是每个局部块的大小，默认为8x8

    if len(image.shape) == 2:
        channels = 1
    else:
        channels = image.shape[2]
        
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=tile_size) # 利用OpenCV的CLAHE函数创建直方图均衡化对象
    output_image = np.zeros_like(image) # 创建输出图像
    
    if channels == 1: # 如果输入图像是灰度图
        output_image = clahe.apply(image)
    else: # 如果输入图像是彩色图
        for i in range(channels): # 对每个通道进行直方图均衡化
            output_image[..., i] = clahe.apply(image[..., i])
    
    return output_image