一副彩色图像作为原图像，名称为“pic.bmp”，将其转换为灰度图像，分别采用标准差为2和4的自动阈值的Canny算子进行边缘检测，将原图像和两幅边缘图像放在一个图形窗口并显示。（程序中的变量可以自己命名）

好的，我来为您解答这个问题。

根据您的要求，我需要用到Python语言和OpenCV库，以下是实现该功能的代码：

import cv2

# 读取原彩色图像
img = cv2.imread('pic.bmp')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 自动阈值边缘检测，标准差为2和4
canny1 = cv2.Canny(gray, 0, 2)
canny2 = cv2.Canny(gray, 0, 4)

# 将原图像和两幅边缘图像放在一个图形窗口并显示
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('canny1', canny1)
cv2.imshow('canny2', canny2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

您可以将以上代码保存为.py文件，然后在命令行中运行该文件即可看到结果。

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把一个图像名称为'pic3'的灰度图像转为灰度直方图

要将一幅灰度图像转换为灰度直方图，我们需要计算每个像素在灰度值范围内的出现次数。以下是将名称为'pic3'的灰度图像转换为灰度直方图的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('pic3.png', 0)

# 计算灰度直方图
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])

# 绘制灰度直方图
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()

其中，`cv2.imread`函数用于读入灰度图像，第二个参数设置为0表示读入灰度图像。`np.histogram`函数用于计算灰度直方图，返回值包括灰度值的计数和灰度值的范围。最后，我们使用`matplotlib`库绘制灰度直方图。

把一个图像名称为'pic3'的灰度图像转为灰度直方图，并保存起结果

下面是Python代码实现：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('pic3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算灰度直方图
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])

# 可视化灰度直方图
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.xlabel('Gray Level')
plt.ylabel('Number of Pixels')
plt.title('Gray Scale Histogram')
plt.show()

# 保存灰度直方图结果
np.savetxt('pic3_hist.txt', np.column_stack((bins[:-1], hist)), fmt='%d')

解释一下代码：

1. 首先使用 OpenCV 的 `imread` 函数读取灰度图像，并将其保存在 `img` 变量中。
2. 接着使用 NumPy 的 `histogram` 函数计算 `img` 的灰度直方图，得到直方图数组 `hist` 和直方图分组的边界数组 `bins`。
3. 使用 Matplotlib 的 `hist` 函数可视化 `hist`，并展示直方图。
4. 最后使用 NumPy 的 `savetxt` 函数将直方图结果保存在文件 `pic3_hist.txt` 中。

注意，本代码需要先安装 OpenCV 和 Matplotlib 库。