在命令窗口读入一幅灰度图像，将图像像素数值赋值给矩阵A，对矩阵A进行下列操作： A=mod(A+10,255); 最后，将矩阵A以图像方式显示出来.

在命令窗口中读取灰度图像并将其转换成矩阵的操作通常涉及到一些图像处理库，如Python的PIL（Python Imaging Library）或者OpenCV。以下是使用Python的简单步骤：

1. 首先，确保安装了必要的库。如果是Python，你可以使用`pip install pillow opencv-python`来安装PIL（用于图像操作）和OpenCV（用于图像处理）。

import cv2
from PIL import Image

# 打开图像文件
image_path = 'path_to_your_grayscale_image.png'
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将BGR灰度图像转为RGB（因为PIL需要RGB格式）
rgb_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pil_img = Image.fromarray(rgb_img)

# 现在我们有PIL图像，可以操作像素
# 对每个像素应用 mod(A+10, 255) 操作
matrix_A = [[pixel + 10 for pixel in row] for row in pil_img.getdata()]

# 使用mod函数确保像素值在0到255之间，因为这是灰度图像的范围
matrix_A = [list(map(lambda x: x % 255, row)) for row in matrix_A]

# 转回OpenCV图像格式，并显示
new_img = np.array(matrix_A).astype(np.uint8)
cv2.imshow('Processed Image', new_img)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

这个过程首先从路径加载灰度图像，然后使用PIL进行处理，接着将像素值加上10并取模255，最后以新的灰度图像形式显示。如果你想要直接在命令窗口展示结果，可能需要一个专门的交互式图形库，比如Windows下的wxPython或Qt。