screenshot = ImageGrab.grab()截图后灰度，二值化，去噪处理

在Python中，使用PIL（Pillow）库可以对截取的图像进行灰度、二值化和去噪处理。首先，我们通过`ImageGrab.grab()`获取屏幕截图，并将其转换为`PIL.Image`对象。以下是相应的步骤：

1. **灰度转换**：

   from PIL import ImageGrab, ImageOps

   screenshot = ImageGrab.grab()
   grayscale_screenshot = ImageOps.grayscale(screenshot)

`ImageOps.grayscale()`函数将图片转为灰度图像。

2. **二值化**：
通常使用阈值法进行二值化处理，例如Otsu's thresholding算法：

   from skimage.filters import threshold_otsu
   binary_screenshot = grayscale_screenshot.point(lambda x: 0 if x < threshold_otsu(grayscale_screenshot) else 255, '1')

这里用到了`skimage`库的`threshold_otsu()`函数计算最优阈值，然后用`point()`函数将像素值设置为0（黑色）或255（白色）。

3. **去噪处理**：
常见的去噪方法有滤波器如高斯滤波（`filter()`）或中值滤波（`median_filter()`），这里以高斯滤波为例：

   from PIL import ImageFilter
   denoised_screenshot = binary_screenshot.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1))

使用`radius`参数设置模糊程度，减小噪声。

完成以上步骤后，`denoised_screenshot`就是进行了灰度、二值化和去噪处理后的截图。