pil clahe函数
函数名称：pil_clahe
函数功能：对输入的图像进行对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE），返回处理后的图像。
函数参数：
- img: PIL.Image类型的输入图像。
- clip_limit: 对比度限制因子，取值范围为[0, 1]，默认为0.01。
- tile_size: 局部均衡化使用的tile大小，以像素为单位，默认为8。
返回值：处理后的PIL.Image类型图像。
实现思路：
1. 将PIL.Image类型的输入图像转换为numpy数组。
2. 根据tile_size将输入图像分割成若干个tile，并计算每个tile内的直方图。
3. 对每个tile内的直方图进行CLAHE处理，得到每个tile内的映射函数。
4. 将每个tile内的映射函数应用到对应的tile上，得到局部均衡化后的结果。
5. 将所有局部均衡化后的结果拼接起来，得到最终结果，并将其转换回PIL.Image类型并返回。
代码如下：
```python
import numpy as np
from PIL import Image
def pil_clahe(img, clip_limit=0.01, tile_size=8):
    # 将PIL.Image类型转换为numpy数组
    img = np.array(img)
    # 获取图像大小和通道数
    h, w = img.shape[:2]
    c = 1 if len(img.shape) == 2 else img.shape[2]
    # 计算tile的数量
    n_tiles_h = h // tile_size
    n_tiles_w = w // tile_size
    # 初始化CLAHE参数
    clip_limit = int(clip_limit * 65535)
    clahe = ateCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=(tile_size, tile_size))
    # 对每个tile进行CLAHE处理
    for i in range(n_tiles_h):
        for j in range(n_tiles_w):
            # 获取当前tile在图像中的位置
            x1, y1 = i * tile_size, j * tile_size
            x2, y2 = min(x1 + tile_size, h), min(y1 + tile_size, w)
            # 获取当前tile的直方图并进行CLAHE处理
            tile = img[x1:x2, y1:y2]
            if c == 3:
                # 如果是彩图像，需要将每个通道分别进行CLAHE处理
                tile_c1, tile_c2, tile_c3 = cv2.split(tile)
                clahe_c1 = clahe.apply(tile_c1)
                clahe_c2 = clahe.apply(tile_c2)
                clahe_c3 = clahe.apply(tile_c3)
                clahe_tile = ([clahe_c1, clahe_c2, clahe_c3])
            else:
                # 如果是灰度图像，直接对整个tile进行CLAHE处理
                clahe_tile = clahe.apply(tile)
            # 将CLAHE处理后的结果应用到原图像中对应的位置上
            img[x1:x2, y1:y2] = clahe_tile
    # 将numpy数组转换为PIL.Image类型并返回
    return Image.fromarray(img)
```
使用示例：
```python
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = Image.open('test.jpg')
# 调用pil_clahe函数进行CLAHE处理
clahe_img = pil_clahe(img, clip_limit=0.02, tile_size=16)
# 显示原图和处理后的图像
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.imshow(img)
merge函数
ax1.set_title('Original')
ax2.imshow(clahe_img)
ax2.set_title('CLAHE')
plt.show()
```

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