cv2显示图像直方图样例

我可以回答这个问题。cv2显示图像直方图样例可以通过以下代码实现：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])

plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()

其中，img是读入的图像，hist是计算得到的直方图数据，plt.hist()函数用于绘制直方图。

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python cv2 直方图均衡化的样例

Python中的cv2模块可以用于图像处理，其中包括直方图均衡化。直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，可以使得图像的灰度值分布更加均匀，从而增强图像的对比度和清晰度。

以下是Python中使用cv2实现直方图均衡化的样例代码：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(gray)

# 显示结果
cv2.imshow('original image', gray)
cv2.imshow('equalized image', equ)
cv2.waitKey(0)

在这个样例代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取一张原始图像，并使用`cv2.cvtColor()`函数将其转换为灰度图像。然后，我们使用`cv2.equalizeHist()`函数对灰度图像进行直方图均衡化处理，并将结果保存在变量`equ`中。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和均衡化后的图像，并使用`cv2.waitKey()`函数等待用户按下按键后退出程序。