使用OpenCV库实现将加权后的结果图片进行有限制对比都自适应直方图均衡化并进行旋转的Python代码示例

以下是使用OpenCV库实现将加权后的结果图片进行有限制对比都自适应直方图均衡化并进行旋转的Python代码示例：

import cv2

# 读取加权后的结果图片
img = cv2.imread('weighted_image.jpg')

# 对图片进行有限制对比都自适应直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = clahe.apply(img)

# 将图片进行旋转
rows, cols = img.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1)
img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

# 显示处理后的图片
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用 `cv2.imread()` 函数读取加权后的结果图片，并使用 `cv2.cvtColor()` 函数将其转换为灰度图像。然后，使用 `cv2.createCLAHE()` 函数创建有限制对比都自适应直方图均衡化器，使用 `apply()` 函数对图像进行处理。

接着，使用 `cv2.getRotationMatrix2D()` 函数获取旋转矩阵，并使用 `cv2.warpAffine()` 函数将图像进行旋转。最后，使用 `cv2.imshow()` 函数显示处理后的图片，并使用 `cv2.waitKey()` 函数等待用户按下任意键后关闭窗口。