Давайте разберем задачу по шагам. Мы будем использовать библиотеку OpenCV для обработки изображения. Вот что нам нужно сделать:

1. Считывание изображения:

   Сначала необходимо импортировать библиотеку OpenCV и считать изображение. Для этого используем функцию cv2.imread(). Например:

   import cv2
   
   image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
           

2. Линейная нормировка и растяжение гистограммы:

   Теперь нужно выполнить линейную нормировку для каждого из цветовых каналов (R, G, B). Это можно сделать с помощью следующего алгоритма:

   • Для каждого канала:
   1. Определить минимальное и максимальное значение интенсивности.
   2. Выполнить линейное преобразование по формуле:

   new_value = (original_value - min) * (255 / (max - min))
                   

   3. Применить это преобразование ко всем пикселям канала.

   Пример кода для нормировки:

   def normalize_channel(channel):
       min_val = channel.min()
       max_val = channel.max()
       normalized = (channel - min_val) * (255 / (max_val - min_val))
       return normalized.astype('uint8')
   
   b, g, r = cv2.split(image)
   b = normalize_channel(b)
   g = normalize_channel(g)
   r = normalize_channel(r)
   
   normalized_image = cv2.merge((b, g, r))
           

3. Определение интенсивности каналов для конкретного пикселя:

   Теперь, когда у нас есть нормализованное изображение, мы можем получить интенсивности R, G и B для пикселя, находящегося на пересечении 405 строки и 615 столбца:

   intensity = normalized_image[405, 615]
   r_intensity, g_intensity, b_intensity = intensity[2], intensity[1], intensity[0]
           

   Таким образом, значения интенсивности будут:

   print(r_intensity, g_intensity, b_intensity)
           

Теперь вы можете выполнить все шаги, чтобы получить необходимые значения интенсивности для указанного пикселя. Не забудьте заменить 'path_to_your_image.jpg' на путь к вашему изображению.