怎么解决数码管识别亮度不均匀的问题

像这种图像，怎么处理，怎么得到纯净的数码管，请大家帮忙解答一下，万分感谢

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7678513
• 这篇博客你也可以参考下：在训练前标准化了训练集和测试集，训练完了以后，抽取未标准化的一条数据进行预测，结果出了问题
• 除此之外, 这篇博客: 预防死锁的方法以及死锁的检测与解除中的 当系统为进程分配资源时，若未采取任何限制性措施，则系统必须提供检测和解除死锁的手段，为此系统必须： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• • 1、保存有关资源的请求和分配信息；
  • 2、提供一种算法，以利用这些信息来检测系统是否已进入死锁状态。
    
• 您还可以看一下 张飞老师的硬件开发与电路设计速成入门到精通视频教程第一部课程中的 分析整流桥电路，电容计算小节, 巩固相关知识点
  

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 均衡化处理
equ = cv2.equalizeHist(img)

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('Equalized Image', equ)

# 按下任意键退出程序
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV的equalizeHist函数对图像进行直方图均衡化处理，以解决图像亮度不均匀的问题