hist1 = cv.calcHist([equalizeimg1], [0], None, [256], [0, 256],True).flatten()为什么不能归一化

`hist1 = cv.calcHist([equalizeimg1], [0], None, [256], [0, 256], True).flatten()` 这段代码是用来计算图像`equalizeimg1`的直方图（Histogram），其中`cv.calcHist`函数从OpenCV库中获取。这里的参数含义如下：

- `[equalizeimg1]`：输入的单通道图像数组。
- `[0]`：表示我们只关心第一个颜色通道（通常BGR图像的第一个通道对应灰度值）。
- `None`：代表忽略像素坐标信息。
- `[256]`：指定了直方图的bins数，即灰度级别的数目，这里是256个等分区间。
- `[0, 256]`：范围限制，这里表示灰度值从0到255。
- `True`：最后一个参数表明我们要计算密度直方图，而非频率直方图。

如果要对计算出的直方图进行归一化，应该在获取直方图后，对每个bin的值除以其总和，使其范围在0到1之间。这通常是为了方便比较不同图像的相似度或可视化效果。代码中并没有直接包含归一化的步骤，所以你需要在`flatten()`之后手动添加归一化的代码：

# 计算直方图并保存到hist1
hist1 = cv.calcHist([equalizeimg1], [0], None, [256], [0, 256], True).flatten()

# 归一化直方图
hist1_normalized = hist1 / np.sum(hist1)

如果你的问题是在其他上下文中遇到的，比如为何在这个特定的环境中不需要归一化，那可能是因为后续的分析或处理不需要，或者已经包含了其他方式的数据预处理。不过，常规直方图分析往往会进行归一化。