将编程图片转换为灰度图的方法如下：
使用OpenCV库
读取图片
```python
import cv2
image = cv2.imread（'example.jpg'）
```
显示图片
```python
cv2.imshow（'Image', image）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
转换为灰度图
```python
gray_image = cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
```
显示灰度图
```python
cv2.imshow（'Gray Image', gray_image）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
使用PIL库（Pillow）
打开图片
```python
from PIL import Image
image = Image.open（'example.jpg'）
```
转换为灰度图
```python
gray_image = image.convert（'L'）
```
保存灰度图
```python
gray_image.save（'example_gray.jpg'）
```
代码示例
使用OpenCV
```python
import cv2
读取图片
image = cv2.imread（'example.jpg'）
显示图片
cv2.imshow（'Image', image）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
显示灰度图
cv2.imshow（'Gray Image', gray_image）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
使用PIL
```python
from PIL import Image
打开图片
image = Image.open（'example.jpg'）
转换为灰度图
gray_image = image.convert（'L'）
保存灰度图
gray_image.save（'example_gray.jpg'）
```
建议
选择库：根据你的使用环境和需求选择合适的库。OpenCV更适合处理图像处理和计算机视觉任务，而PIL（Pillow）则更适合简单的图像处理和操作。
图片格式：确保图片格式兼容所使用的库。通常，JPEG和PNG格式在大多数情况下都能很好地处理。
通过以上方法，你可以轻松地将编程图片转换为灰度图。