将多张灰度图片按列求平均值绘制灰度曲线并将曲线放在同一个坐标轴上

好的，这是一个比较复杂的问题，需要用到一些Python库。首先，我们需要将多张灰度图片读入Python中并求出每一列的平均值。这可以使用NumPy库来完成。接着，我们使用Matplotlib库将每个平均值绘制成一个曲线，并将这些曲线放在同一个坐标轴上。

以下是实现这个任务的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入多张灰度图片并将它们合并成一个3D数组
img1 = np.loadtxt('img1.txt')
img2 = np.loadtxt('img2.txt')
img3 = np.loadtxt('img3.txt')
imgs = np.dstack((img1, img2, img3))

# 计算每一列的平均值
avg_vals = np.mean(imgs, axis=2)

# 绘制每个平均值序列的灰度曲线
cols = avg_vals.shape[1]
for i in range(cols):
    plt.plot(avg_vals[:,i], color='gray')

# 设置坐标轴范围和标签
plt.xlim([0, avg_vals.shape[0]])
plt.ylim([0, 255])
plt.xlabel('Column Number')
plt.ylabel('Gray Level')

# 显示图像
plt.show()

在这个代码示例中，我们假设每张灰度图片的数据都保存在一个文本文件中，并使用NumPy的`loadtxt()`函数将它们读入Python中。然后，我们将这些图片沿着第三个维度（即深度）合并成一个3D数组。接着，我们使用NumPy的`mean()`函数计算每一列的平均值，并将结果保存在一个二维数组中。最后，我们使用Matplotlib的`plot()`函数绘制每个平均值序列的灰度曲线，并使用`xlim()`和`ylim()`函数设置坐标轴范围和标签。最后，我们使用`show()`函数显示图像。

希望这个示例代码能够帮助你解决问题！