1. matlable按照该灰度变换曲线，对一副灰度图像进行灰度映射变换，并在同一窗口中显示原图像和变换后图像。

在Matplotlib中，你可以使用`gray()`函数将图像转换为灰度图，然后结合`imshow()`函数展示原始图像和经过灰度变换后的图像。这里是一个简单的步骤：

1. 导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from skimage import io  # 或者使用PIL等库读取图片

2. 读取图像：

image = io.imread('your_image_path.jpg')  # 替换为你的图片路径

3. 对图像进行灰度变换：

gray_image = gray(image)

4. 创建一个新的图形窗口并显示原图像：

fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.imshow(image, cmap='gray')
ax1.set_title('Original Image (Color)')

5. 创建另一个子轴并显示变换后的图像：

ax2 = ax1.twinx()  # 在同一个窗口创建第二个坐标轴
ax2.imshow(gray_image, cmap='gray')
ax2.set_title('Gray-Scaled Image')

6. 显示整个图像：

plt.show()

这将在一个窗口内分别展示原始彩色图像和经过灰度变换后的图像。