可以帮我写出下面要求的代码吗？读取图像“15_noise.png”，转化为灰度图，及其生成灰度直方图。

当然可以。在Python中，我们可以使用OpenCV库来完成这个任务。以下是一个简单的示例代码，它首先读取图像，然后将其转换为灰度，并计算并显示灰度直方图。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('15_noise.png', 0)  # 第二个参数指定为0表示读取为灰度图像

# 检查图像是否成功加载
if image is None:
    print("无法读取图像")
else:
    # 显示原图
    cv2.imshow('Original Image', image)
    cv2.waitKey(0)

    # 计算灰度直方图
    gray_histogram = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])

    # 展示直方图
    plt.figure()
    plt.title('Grayscale Histogram')
    plt.xlabel('Intensity')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.plot(gray_histogram)
    plt.xlim([0, 256])
    plt.show()

# 关闭所有OpenCV窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码里，`cv2.imread()`用于读取图片，`cv2.calcHist()`函数计算直方图，最后通过matplotlib库展示结果。记得先安装必要的库，如果还没安装，可以使用pip install opencv-python matplotlib命令。