def histeq(im,nbr_bins=256):
"""对一幅灰度图像进行直方图均衡化"""
#计算图像的直方图
imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed=True)
cdf = imhist.cumsum() #累计分布函数
cdf = 255 * cdf / cdf[-1] #归一化
#使用累计分布函数的线性插值，计算新的像素
im2 = interp(im.flatten(),bins[:-1],cdf)
return im2.reshape(im.shape),cdf
以上代码我定义在imtools.py文件里并且放在了python2.7里
然后我在num.py里引用他
Python code?
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from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
import imtools
im= array(Image.open('E:\\daima\\pydaima\\shijue\\tupian1\\gang2.jpg').convert('L'))
im2,cdf =imtools.histeq(im)
出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#56>", line 1, in <module>
a=imtools.histeq(im)
File "E:\daima\pydaima\shijue\imtools.py", line 32, in histeq
NameError: global name 'histogram' is not defined
下面的程序绘制随机变量X的累积分布函数和数组p的累加结果>>>pl.plot(t, X.cdf(t))
>>>pl.plot(t2, np.add.accumulate(p)*(t2[1]-t2[0]))
kde(kernel density estimation)是核密度估计。核的作用是根据离散采样，估计连续密度分布。如果原始采样是《阴阳师》里的式神，那么kernel（核函数）就相当于御魂。
假设现在有一系列离散变量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可见5和15的概率密度应该要高一些，但具体有多高呢？有没有三四层楼那么高，有没有华莱士高？如果要估计的是没有出现过的3呢？这就要自己判断了。
核函数就是给空间的每个离散点都套上一个连续分布。最简单的核函数是Parzen窗，类似一个方波：
这时候单个离散点就可以变成区间，空间或者高维空间下的超立方，实质上是进行了升维。
设h=4，则3的概率密度为：
(只有4对应的核函数为1，其他皆为0)
kernel是非负实值对称可积函数，表示为K，且一本满足：
这样才能保证cdf仍为1。
实际上应用最多的是高斯核函数(Gaussian Kernel)，也就是标准正态分布。所谓核密度估计就是把所有离散点的核函数加起来，得到整体的概率密度分布。核密度估计在很多机器学习算法中都有应用，比如K近邻、K平均等。
在支持向量机里，也有“核”的概念，同样也是给数据升维，最常用的还是高斯核函数，也叫径向基函数(Radial Basis Funtion)。
seaborn.kdeplot内置了多种kerne，总有一款适合你。
