比如：

直方图：

代码：

这段代码是一个用于判断图像亮度是否过暗的函数is_dark，并对输入的图像进行可视化直方图展示。

首先，通过import语句导入了cv2和matplotlib.pyplot模块，用于图像处理和可视化。

is_dark函数的作用是判断输入图像的平均亮度是否低于设定的阈值。函数接受两个参数：image_path表示图像文件的路径，threshold表示亮度阈值，默认为100。函数内部的步骤如下：

使用cv2.imread函数读取图像文件，将图像存储在变量img中。
使用cv2.cvtColor函数将图像转换为灰度图像，存储在变量gray中。
使用cv2.mean函数计算灰度图像的平均亮度，存储在变量average_brightness中。
判断average_brightness是否低于设定的阈值threshold，如果是，则返回True表示图像光线过暗；否则返回False表示图像光线正常。
接下来是测试代码部分：

定义了一个图像文件的路径image_path，这里是一个示例路径，请根据实际情况修改。
调用is_dark函数判断图像光线是否过暗，如果返回True，说明图像光线过暗，输出"图片光线过暗"；如果返回False，说明图像光线正常，输出"图片光线正常"。
最后，使用cv2.imread函数再次读取图像文件，将图像存储在变量img中。然后使用plt.hist函数绘制灰度图像的直方图，并通过plt.xlabel和plt.ylabel设置横轴和纵轴的标签。最后使用plt.show显示直方图。这样可以直观地查看图像的亮度分布情况。

import cv2
import matplotlib.pyplot as pltdef is_dark(image_path, threshold=100):# 读取图像img = cv2.imread(image_path)# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 计算灰度图像的平均亮度average_brightness = cv2.mean(gray)[0]# 判断亮度是否低于阈值if average_brightness < threshold:return Trueelse:return False# 测试代码
image_path = r'E:\facedata\img_data_new\10001normal_face\10001normal_face_0.5893__041430.jpg'
if is_dark(image_path):print("图片光线过暗")
else:print("图片光线正常")# 可视化直方图
img = cv2.imread(image_path)
plt.hist(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY).ravel(), bins=256, color='gray')
plt.xlabel('Pixel Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

问题：为什么将阈值设为100，ref是什么？是自己拍脑门的么？
这是一个简单demo，肯定拍脑门啊。这是我清理图片数据用的，实际用的时候把平均数值返回并给到图片前缀，图片按名称排序后方便我清洗那些太暗的图片。

ref: https://blog.csdn.net/x1131230123/article/details/131687592
大佬的blog，前同事的