直方圖是對圖像像素的統計分佈，它統計了每個像素（0到L-1）的數量。
直方圖均衡化就是將原始的直方圖拉伸，使之均勻分佈在全部灰度範圍內，從而增強圖像的對比度。
直方圖均衡化的中心思想是把原始圖像的的灰度直方圖從比較集中的某個區域變成在全部灰度範圍內的均勻分佈。
定義
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) ->hist
參數說明：
一、images（輸入圖像）參數必須用方括號括起來。
二、計算直方圖的通道。
三、Mask（掩膜），一般用None，表示處理整幅圖像。
四、histSize，表示這個直方圖分成多少份（即多少個直方柱）。
五、range，直方圖中各個像素的值，[0.0, 256.0]表示直方圖能表示像素值從0.0到256的像素。
六、最後是兩個可選參數，由於直方圖作爲函數結果返回了，所以第六個hist就沒有意義了（待確定） 最後一個accumulate是一個布爾值，用來表示直方圖是否疊加。
例：
img = cv2.imread('demo.jpg')
hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255])