使用KMeans算法对原始图像进行聚类，将相似的像素进行分组，然后对每个像素组分别应用CLAHE算法进行增强。代码

以下是使用sklearn库中的KMeans算法和OpenCV库中的CLAHE算法对原始图像进行聚类和增强的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# Load image
img = cv2.imread('image.jpg')

# Reshape image to 2D array for KMeans clustering
img_reshaped = img.reshape((-1, 3))

# Perform KMeans clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=8, random_state=0).fit(img_reshaped)
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_

# Reshape labels and centers to match original image shape
labels_reshaped = labels.reshape(img.shape[:2])
centers_reshaped = centers.reshape((1, 1, -1))

# Apply CLAHE enhancement to each pixel group
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
enhanced_img = np.zeros_like(img)
for i in range(centers_reshaped.shape[2]):
    mask = (labels_reshaped == i)
    channel = img[:, :, 0]
    channel[mask] = clahe.apply(channel[mask])
    enhanced_img[:, :, i] = channel

# Save enhanced image
cv2.imwrite('enhanced_image.jpg', enhanced_img)

在上述代码中，我们首先将原始图像 reshape 成一个 2D 的数组，每个数组元素代表一个像素，包含三个通道的 RGB 值。然后对这些像素使用 KMeans 算法进行聚类（这里聚类为 8 类），得到每个像素所属的类别标签和聚类中心。接下来将标签和聚类中心 reshape 回原始图像形状，并使用 OpenCV 库的 CLAHE 算法对每个像素组进行增强。最后保存增强后的图像。

需要注意的是，上述代码中使用的 CLAHE 参数是 clipLimit=2.0 和 tileGridSize=(8,8)，这些参数需要根据具体情况进行调整。