用Python读入一幅灰度图像(circles.jpg，coins.png，table.jpg，table2.jpg)，分 别利用Hough变换检测图像中的直线和圆。

好的，关于您提出的问题，我可以回答。首先，这是一个计算机视觉领域的问题，涉及到Python编程语言的应用。我们可以使用OpenCV库读入灰度图像，并利用Hough变换检测图像中的直线和圆。具体步骤可以参考以下示例代码：

import cv2

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('circles.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 利用Hough变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(img, 1, np.pi/180, 200)

# 利用Hough变换检测圆
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1,
                           minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制直线
if lines is not None:
    for i in range(0, len(lines)):
        rho = lines[i][0][0]
        theta = lines[i][0][1]
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a * rho
        y0 = b * rho
        pt1 = (int(x0 + 1000*(-b)), int(y0 + 1000*(a)))
        pt2 = (int(x0 - 1000*(-b)), int(y0 - 1000*(a)))
        cv2.line(img, pt1, pt2, (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)

# 绘制圆
if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    for i in circles[0,:]:
        cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)

# 显示图像并保存
cv2.imshow('image', img)
cv2.imwrite('result.jpg', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们使用cv2.imread()函数读入灰度图像，然后调用cv2.HoughLines()函数检测直线，调用cv2.HoughCircles()函数检测圆。最后，我们将结果保存为一个新的图像文件，并通过cv2.imshow()函数展示结果。需要注意的是，不同的图像可能需要不同的参数来检测直线和圆，我们需要根据实际情况进行调整。