利用python实现直方图均衡化不调用任何库函数

好的，这是一个关于图像处理的问题。直方图均衡化是一种改善图像亮度和对比度的方法，它能够将图像的像素灰度值重新分配，使得灰度值更平均，从而达到增强图像的效果。具体实现方法是：

1. 首先读取原始图像，并统计其灰度级别的直方图；
2. 计算每个像素出现的频率，即像素值出现的次数除以总像素数；
3. 计算直方图的累积分布函数（CDF）；
4. 接着将每个像素的灰度级别根据CDF进行均衡化；
5. 最后输出均衡化后的图像。

具体代码如下：

import cv2
import numpy as np

def hist_equalization(img):
    # 计算灰度级别的直方图
    hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
    
    # 计算频率
    freq = hist / np.sum(hist)
    
    # 计算累积分布函数
    cdf = np.cumsum(freq)
    
    # 进行均衡化
    img_eq = (255 * cdf[img] + 0.5).astype(np.uint8)
    
    return img_eq

if __name__ == '__main__':
    # 读取原始图像
    img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 进行均衡化
    img_eq = hist_equalization(img)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.imshow('Equalized Image', img_eq)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

希望这个代码能够帮助解决你的问题！