如何不使用equalizeHist函数实现三通道直方图均衡化

如果您不想使用OpenCV自带的equalizeHist函数，也可以使用以下方法实现三通道直方图均衡化。同样需要先将图像转换为HSV颜色空间，然后对V通道进行直方图均衡化。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 分割通道
h, s, v = cv2.split(hsv)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(v.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算累积分布函数
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

# 均衡化
equ = np.interp(v.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized)

# 转换为8位整数
equ = np.uint8(equ.reshape(v.shape))

# 合并通道
hsv_equ = cv2.merge([h, s, equ])

# 将图像转换回BGR颜色空间
result = cv2.cvtColor(hsv_equ, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

此代码首先计算V通道的直方图，并计算累积分布函数。然后将V通道的像素值映射到均衡化后的像素值，最后将三个通道合并并将图像转换回BGR颜色空间。最终得到的result即为均衡化后的图像。