请解释一下这段代码 def hisEqulColor(img): ## 将RGB图像转换到YCrCb空间中 ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) # 将YCrCb图像通道分离 channels = cv2.split(ycrcb) # 以下代码详细注释见官网： # https://docs.opencv.org/4.1.0/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) clahe.apply(channels[0], channels[0]) cv2.merge(channels, ycrcb) cv2.cvtColor(ycrcb, cv2.COLOR_YCR_CB2BGR, img) return img

这段代码实现了对彩色图像的直方图均衡化，让图像的亮度分布更加均匀，从而增强图像的对比度和清晰度。具体步骤如下：

1.将RGB图像转换到YCrCb空间中，其中Y表示亮度，Cr和Cb分别表示色度的差异。这一步是为了将颜色信息和亮度信息分离开来。

2.将YCrCb图像通道分离，即将图像分为三个通道，分别是Y、Cr、Cb。

3.使用cv2.createCLAHE()函数创建一个对比度受限的自适应直方图均衡化对象clahe，其中clipLimit=2.0表示对比度的限制因子，tileGridSize=(8,8)表示将图像分为8x8个小块进行处理。

4.对Y通道进行直方图均衡化处理，即将clahe对象应用于channels[0]即可。

5.将处理好的Y通道和Cr、Cb通道重新合并成一张YCrCb图像。

6.将YCrCb图像转换回BGR空间，得到处理好的彩色图像。

7.返回处理好的彩色图像。