用opencv读取以下2张图片。返回结果保存到ar_img1_hwc和ar_img2_hwc中（第一维代表行，第二维度代表列，第三维度代表通道（B，G，R顺序）），显示其中任一张图片。 （3）将ar_img1_hwc和ar_img2_hwc转变成灰度图片数组(要求用numpy数组计算完成转变，不允许使用opencv函数转换)，用opencv显示其中任一张灰度图片。

好的，我明白了。下面是代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread('path/to/image1.jpg')
img2 = cv2.imread('path/to/image2.jpg')

# 转换通道顺序
img1_hwc = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img2_hwc = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 显示其中任一张图片
cv2.imshow('Image 1', img1_hwc)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

# 将图片转换成灰度图像
img1_gray = np.dot(img1_hwc, [0.299, 0.587, 0.114]).astype(np.uint8)
img2_gray = np.dot(img2_hwc, [0.299, 0.587, 0.114]).astype(np.uint8)

# 显示其中任一张灰度图片
cv2.imshow('Gray Image 1', img1_gray)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

也可以使用 `cv2.cvtColor()` 函数将彩色图像转换成灰度图像，代码如下：

img1_gray = cv2.cvtColor(img1_hwc, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
img2_gray = cv2.cvtColor(img2_hwc, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

但是，根据题目要求，我们要使用 numpy 数组计算完成转换，这里使用了 numpy 的 dot 函数来完成。