好的。首先，需要明确的是，Python读取图像并显示灰度图的实现，可以通过Pillow和OpenCV两个Python库来实现。
首先，需要安装相应的依赖库，此处以Windows系统为例，执行以下命令进行安装：
使用pip安装Pillow库：
pip install Pillow
使用pip安装OpenCV库：
pip install opencv-python
使用Pillow库读取图像，实现步骤如下：
from PIL import Image
# 读取图像
image = Image.open('image.jpg')
# 转为灰度图
gray_image = image.convert('L')
# 显示灰度图
gray_image.show()
以上代码通过Pillow库的Image.open函数读取图像，使用convert函数将图像转换为灰度图，最后使用show函数显示灰度图像。其中，'L'表示将图片转换为灰度图。
使用OpenCV库读取图像，实现步骤如下：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 转为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示灰度图
cv2.imshow('gray image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
以上代码通过OpenCV的cv2.imread函数读取图像，使用cv2.cvtColor函数将图像转换为灰度图，最后使用cv2.imshow函数显示灰度图像。其中，'COLOR_BGR2GRAY'表示将图像转为灰度图。
示例一：将图片转换成纯黑白的灰度图案例
以下是将图片转换成纯黑白的灰度图的典型案例，代码实现步骤如下：
from PIL import Image
#读取图像
image = Image.open("image.png")
#转换为灰度图
gray_image = image.convert('L')
#将像素值小于127的像素设置为0，其余设置为255
bw_image = gray_image.point(lambda x: 0 if x<127 else 255, '1')
#显示黑白图像
bw_image.show()
此处使用了Pillow库的point方法进行像素级别的处理，将像素值小于127的像素设置为0，其余设置为255，实现纯黑白的灰度图效果。
示例二：调整灰度图像的亮度和对比度
以下是调整灰度图像的亮度和对比度的典型案例，代码实现步骤如下：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.png')
# 转为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 提高对比度
alpha = 2.0
# 调高亮度
beta = 50
# 调整亮度和对比度
adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(gray_image, alpha=alpha, beta=beta)
# 显示图像
cv2.imshow('image', adjusted_image)
cv2.waitKey(0)
此处使用了OpenCV的cv2.convertScaleAbs函数进行亮度和对比度的调整，通过调整alpha和beta参数实现不同的效果。