试将lena图像分别转换为256、64、32、8和2灰度级图像，查看转换 后效果（提示：imshow(I,[low high])）。

Lena图像通常是一个常见的用于图像处理示例的标准图像，它包含了丰富的细节。将其转换为灰度级别是为了减少颜色信息，突出图像的基本形状和结构。要将Lena图像转换成不同的灰度级，你可以按以下步骤操作：

1. **加载Lena图像**：首先从适当的数据源（如Matplotlib库提供的样本数据或者网络资源）加载Lena图片。

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
lena = data.lena()

2. **创建函数来调整灰度级别**：对于给定的目标灰度级，比如256、64、32、8和2，可以定义一个简单的函数来调整图像的灰度范围。

def convert_to_grayscale(image, num_levels):
    low, high = 0, num_levels - 1
    return (image.astype('float') / 255) * (high - low) + low

gray_levels = [256, 64, 32, 8, 2]
gray_images = [convert_to_grayscale(lena, level) for level in gray_levels]

3. **显示转换后的图像**：使用`imshow()`函数，并指定每个图像的灰度范围。

fig, axs = plt.subplots(nrows=len(gray_levels), ncols=1, figsize=(5, len(gray_levels)*3))
for i, ax in enumerate(axs):
    ax.imshow(gray_images[i], cmap='gray', vmin=gray_levels[i], vmax=gray_levels[i])
    ax.set_title(f"{gray_levels[i]} 灰度级别")
plt.tight_layout()
plt.show()