python+opencv实现直方图，直方图均衡化和高斯滤波

一、绘制直方图

1.基本原理
直方图是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。在数字图像中，直方图其实是灰度级与该灰度级出现总数的对应关系，直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是对应灰度级的总像素数。

2.代码实现

3.结果展示

二、直方图均衡化

1.基本原理
直方图均衡化，就是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个 灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，均衡化处理的最终结果是一幅扩展了动态范围的图像，它具有较高的对比度。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
histeq()： 直方图均衡化，函数返回直方图均衡化后的图像，以及用来做像素值映射的累计分布函数

2.代码实现

3.结果展示

三、高斯滤波

1.基本原理
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像去噪。
可以简单地理解为，高斯滤波去噪就是对整幅图像像素值进行加权平均，针对每一个像素点的值，都由其本身值和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
2.代码实现

3.结果展示