计算RGB图像的彩色梯度，使用该函数对直方图均衡化的图像进行RGB边缘检测并将结果保存输出

下面是使用Python实现计算RGB图像的彩色梯度，并对直方图均衡化后的图像进行RGB边缘检测并保存输出的代码：

import cv2
import numpy as np

def color_gradient(img):
    # 计算RGB三个通道的梯度
    dx_r = cv2.Sobel(img[:, :, 0], cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    dy_r = cv2.Sobel(img[:, :, 0], cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    dx_g = cv2.Sobel(img[:, :, 1], cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    dy_g = cv2.Sobel(img[:, :, 1], cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    dx_b = cv2.Sobel(img[:, :, 2], cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    dy_b = cv2.Sobel(img[:, :, 2], cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

    # 计算RGB三个通道的梯度幅值
    mag_r = cv2.magnitude(dx_r, dy_r)
    mag_g = cv2.magnitude(dx_g, dy_g)
    mag_b = cv2.magnitude(dx_b, dy_b)

    # 将RGB三个通道的梯度幅值合并
    mag = cv2.merge([mag_r, mag_g, mag_b])

    return mag

# 读取图像并进行直方图均衡化
img = cv2.imread('test.jpg')
img_eq = cv2.equalizeHist(img)

# 计算彩色梯度
grad = color_gradient(img_eq)

# 进行阈值处理得到边缘图像
gray = cv2.cvtColor(grad, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 保存输出
cv2.imwrite('edge_detection.jpg', thresh)

其中`color_gradient()`函数用于计算RGB图像的彩色梯度，输入为RGB图像，输出为彩色梯度图像。`cv2.Sobel()`函数用于计算Sobel算子，`cv2.magnitude()`函数用于计算梯度幅值，`cv2.merge()`函数用于将三个通道的梯度幅值合并。在主函数中，首先读取图像并进行直方图均衡化，然后调用`color_gradient()`函数计算彩色梯度。接着将彩色梯度图像转换为灰度图像，并进行阈值处理得到边缘图像。最后使用`cv2.imwrite()`函数保存输出边缘图像。