python实现灰度图像每个像素的灰度值为1个字节（8位），按照从低到高记为L1、L2、…、L8。将灰度图像I1中每个像素的L1、L2、…、L8分别用图像I2的L1、L2、……、L8替换，用numpy对计算进行优化，保存替换后的8个图像

以下是代码实现：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取灰度图像
img = Image.open('gray_image.png').convert('L')
width, height = img.size

# 将图像转换为numpy数组
img_array = np.array(img)

# 创建一个全0数组，用于存储8个替换后的图像
new_images = np.zeros((height, width, 8), dtype=np.uint8)

# 将每个像素的灰度值转换为二进制，并按位分离
for i in range(height):
    for j in range(width):
        binary = np.binary_repr(img_array[i][j], width=8)
        for k in range(8):
            new_images[i][j][k] = int(binary[k]) * 255

# 将每个替换后的图像保存为灰度图像
for i in range(8):
    new_image = Image.fromarray(new_images[:, :, i])
    new_image.save(f'new_image_{i+1}.png')

首先，使用PIL库读取灰度图像并将其转换为numpy数组。然后，创建一个全0数组，用于存储8个替换后的图像。接下来，将每个像素的灰度值转换为二进制，并按位分离，将对应的位替换为I2中的灰度值。最后，将每个替换后的图像保存为灰度图像。

该代码使用numpy进行计算，可以提高计算效率。同时，使用PIL库进行图像处理和保存。