用python代码自己写函数实现图像自适应化直方图均衡化并使输出的图像比原图像小一圈

好的，我可以为您编写这个函数。使用Python和OpenCV库可以很容易地实现这个功能。下面是实现代码：

import cv2

def adaptive_histogram_equalization(image):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 应用CLAHE算法来进行直方图均衡化
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
    equalized = clahe.apply(gray)

    # 将输出的图像比原图像小一圈
    h, w = image.shape[:2]
    equalized = cv2.resize(equalized, (w-2, h-2))

    return equalized

这个函数的输入是一张图像，它将图像转换为灰度图像并应用自适应直方图均衡化算法。最后，它使用OpenCV的`resize()`函数将输出图像的大小减小一圈，并将其作为函数的输出返回。