在pycharm中导入彩色图像，并且将彩色图像变为灰度图像a，改变灰度图像a的亮度，使其整体变暗得到图像b，将图像a,b显示在同一界面上，将两幅图像对应的直方图显示在同一界面上，并给各个图片加上图片名称title。

在PyCharm中导入彩色图像并进行图像处理，通常使用Python中的图像处理库Pillow（PIL Fork）和matplotlib来进行。以下是处理步骤和代码示例：

1. 导入必要的库：

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 导入彩色图像：

image_path = 'path_to_your_image.jpg'  # 替换为你的图像路径
color_image = Image.open(image_path)

3. 将彩色图像转换为灰度图像a：

gray_image = color_image.convert('L')

4. 改变灰度图像a的亮度得到图像b，使其整体变暗：

def change_brightness(img, factor):
    return Image.blend(img, Image.new("L", img.size, 255), alpha=factor)

# 假设我们让图像变暗，亮度因子小于1
brightness_factor = 0.5
darkened_image = change_brightness(gray_image, brightness_factor)

5. 显示图像a和b：

plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(gray_image, cmap='gray')
plt.title('Image A - GrayScale')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(darkened_image, cmap='gray')
plt.title('Image B - Darkened')
plt.show()

6. 显示图像a和b的直方图：

# 计算直方图
histogram_a = np.histogram(np.array(gray_image), bins=256, range=(0,256))[0]
histogram_b = np.histogram(np.array(darkened_image), bins=256, range=(0,256))[0]

# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.bar(range(256), histogram_a, color='gray')
plt.title('Histogram of Image A')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.bar(range(256), histogram_b, color='darkgray')
plt.title('Histogram of Image B')
plt.show()

确保你的PyCharm项目中已经安装了Pillow和matplotlib库，你可以使用pip来安装它们：

pip install pillow matplotlib