实现直方图规定化；并通过该方法把一张风景画转换为水墨画风格的灰度分布。给出代码

实现直方图规定化通常是为了调整图像的亮度和对比度，使其更符合目标风格，比如将彩色风景画转换为黑白水墨画。这里我们可以简单地描述步骤，并提供一个Python示例，使用PIL库来处理图片。

首先，我们需要读取图片并计算其直方图。然后，选择一个特定的直方图形状（例如，典型的水墨画通常有浓淡分明的墨色），通过查找表（LUT）的方式改变原始像素值，实现规定化的效果。

from PIL import Image, ImageEnhance

def histogram_equalization(image_path, output_path):
    # 读取图片
    img = Image.open(image_path)
    
    # 转换为灰度图像
    gray_img = img.convert('LA')
    
    # 计算直方图
    hist, bins = np.histogram(gray_img.histogram(), bins=256, range=(0, 256))

    # 规定化，创建新的直方图，这里假设目标是水墨画风格
    target_hist = ...  # 根据水墨画的特点填充一个理想直方图
    
    # 查找表，将原像素映射到新的直方图区间
    lut = [None] * 256
    for i in range(256):
        lut[i] = min(int(np.interp(i, bins[:-1], target_hist)), 255)

    # 应用查找表
    processed_img = Image.fromarray(np.array(gray_img).astype('uint8'), mode='LA').point(lut)

    # 输出处理后的图像
    processed_img.save(output_path)

# 使用函数
histogram_equalization('input.jpg', 'output_moshu.jpg')

注意，这个例子中`...`表示你需要手动设计或获取理想的水墨画直方图。实际操作中，这可能需要一些艺术感和对水墨画特性的理解，或者你可以尝试使用已有的预设直方图。