不要用cv2.createCLAHE的条件下, 用Numpy实现的CLAHE函数,输入是彩图,

好的，下面是用NumPy实现的CLAHE函数：

import numpy as np

def clahe(image, clip_limit=2.0, grid_size=(8,8)):
    # 将图像转换为Lab色彩空间
    lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    # 分离L通道
    L = lab[:,:,0]
    # 计算L通道的直方图
    hist, _ = np.histogram(L.flatten(), bins=256, range=(0, 255))
    # 计算累积直方图
    cdf = hist.cumsum()
    # 计算直方图均衡化后的L通道
    L_eq = (cdf[L] / cdf[-1]) * 255
    # 将均衡化后的L通道重新组合成Lab图像
    lab[:,:,0] = L_eq.astype(np.uint8)
    # 将Lab图像转换为BGR色彩空间
    clahe = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    return clahe

其中，clip_limit为对比度限制参数，grid_size为每个块的大小。该函数首先将图像转换为Lab色彩空间，然后对L通道进行直方图均衡化，并将均衡化后的L通道重新组合成Lab图像，最后将Lab图像转换为BGR色彩空间。

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可以使用Numpy的where函数实现：

import numpy as np

def sign(x):
    return np.where(x > 0, 1, np.where(x == 0, 0, -1))

其中，np.where函数的第一个参数是条件，第二个参数是条件为True时的返回值，第三个参数是条件为False时的返回值。