在数字图像处理中，直方图均衡化是一种非常实用的技术，能有效增强图像对比度，让画面更加清晰易读。今天就用Python来实现这一功能，手把手教你如何让灰暗的图片焕发新生✨！

首先，我们需要导入必要的库，如`numpy`和`matplotlib.pyplot`，它们是处理数据和绘制图形的好帮手。接着，读取目标图像并转换为灰度图，这是直方图均衡化的前提条件。然后，利用`cv2.equalizeHist()`函数对图像进行均衡化操作，简单高效。最后，通过`plt.imshow()`展示原图与处理后的效果对比，直观感受变化。

完整代码如下：

```python

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

读取图像并转为灰度图

img = cv2.imread('image.jpg', 0)

equalized_img = cv2.equalizeHist(img)

显示结果

plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')

plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(122), plt.imshow(equalized_img, cmap='gray')

plt.title('Equalized Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

```

快试试吧！让每一张照片都焕发活力吧💪！