自考直方图累计数可以通过以下步骤求得：
计算直方图：
首先，需要计算图像的直方图。直方图是一个二维数组，其中每个元素表示图像中对应灰度级的像素个数。对于256级灰度，直方图的大小为256x1。
零阶累计：
零阶累计是指每个灰度级的像素个数累加起来，即直方图中每个元素对应的值。可以通过遍历直方图数组，将每个元素的值累加到一个新的数组中，得到零阶累计数组。
一阶累计：
一阶累计是指每个灰度级的像素个数累加，再加上前一个灰度级的累计个数。可以通过遍历直方图数组，将每个元素的值累加到一个新的数组中，并加上前一个元素的值，得到一阶累计数组。
高阶累计：
高阶累计是指每个灰度级的像素个数累加，再加上前几个灰度级的累计个数。可以通过遍历直方图数组，将每个元素的值累加到一个新的数组中，并加上前几个元素的值，得到高阶累计数组。
```python
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
读取图像并转换为灰度图
img = cv2.imread（'image.jpg', 0）
计算灰度直方图
hist = cv2.calcHist（[img], , None, , [0, 256]）
绘制直方图
plt.hist（hist.ravel（）, 256, [0, 256], color='gray', alpha=0.75）
plt.title（'Histogram'）
plt.xlabel（'Gray Level'）
plt.ylabel（'Frequency'）
plt.show（）
计算零阶累计
zero_order_cumulative = hist.cumsum（）
计算一阶累计
first_order_cumulative = np.cumsum（hist）
绘制零阶累计图
plt.plot（zero_order_cumulative）
plt.title（'Zero-Order Cumulative Histogram'）
plt.xlabel（'Gray Level'）
plt.ylabel（'Cumulative Frequency'）
plt.show（）
绘制一阶累计图
plt.plot（first_order_cumulative）
plt.title（'First-Order Cumulative Histogram'）
plt.xlabel（'Gray Level'）
plt.ylabel（'Cumulative Frequency'）
plt.show（）
```
在这个示例中，`cv2.calcHist`函数用于计算直方图，`cumsum`函数用于计算累计数。通过绘制零阶累计图和一阶累计图，可以直观地观察图像的像素分布情况。
