自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization，简称AHE）是一种常用的图像增强技术，用于提高图像的对比度和细节可见性

自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization，简称AHE）是一种常用的图像增强技术，用于提高图像的对比度和细节可见性。OpenCV库提供了CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法的实现，该算法在AHE的基础上添加了对对比度的限制，以避免过度增强噪声。

在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV来实现CLAHE图像增强，并解决分块大小不能整除的情况。

首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令使用pip安装：

pip install opencv-python

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，我们需要导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们读取输入图像：

image = cv2.imrea