1、获取第一个通道的像素值统计数据：import c箪滹埘麽v2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('b.png',0)h,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])
2、bins就是相应的亮度（像素值）。
3、绘制直方图：plt.plot(h,color = 'g')这是第一个通道，但是使用绿色。
4、累计小于某个像素值的像素数目：cdf = h.cumsum()嗯，cdf里面的数字只会递增或持平，不会下降。
5、把这个累计图画出来：plt.plot(cdf,color = 'g')plt.show()
6、把累计图压扁：cdf_normalized = cdf*h.max()/cdf.max()把压扁的累计图和直方图画到一起：plt.plot(h, color = 'g')plt.plot(cdf_normalized, color = 'b')
7、用orange来填充直方图：plt.plot(h, color = 'g&拭貉强跳#39;)plt.plot(cdf_normalized, color = '芟鲠阻缒b')plt.hist(img.flatten(),256,[0,256], color = 'orange')
8、增高原图的对比度：cdf_m = np.ma.masked_e孥恶膈茯qual(cdf,0)cdf_m = (cdf_m - cdf_m.m足毂忍珩in())*255/(cdf_m.max()-cdf_m.min())cdf = np.ma.filled(cdf_m,0).astype('uint8')img2 = cdf[img]cv2.imwrite('g.png',img2)
9、我们看看原图“b.png”的直方图。
10、在看看g.png的直方图。
