将图片转换为矩阵，再将矩阵数据转化为图片。

简介：
以下内容展示了Python图像处理的示例代码： 首先，使用`coding=gbk`声明字符编码方式。随后，导入了必要的库，包括`PIL`（Python Imaging Library）用于图像处理以及`numpy`用于数值计算。 接着，定义了一个名为`loadImage`的函数，该函数负责读取图像文件。具体而言，它利用`Image.open(lena.jpg)`打开名为“lena.jpg”的图像文件。为了便于后续处理，图像被转换为灰度模式，使用`im.convert(L)`进行转换。 随后，通过`im.getdata()`获取图像的像素数据，并将其转换为NumPy矩阵形式。这个矩阵包含了图像的所有像素信息。为了确保矩阵的尺寸符合要求，使用 `np.matrix(data)` 将数据转换成一个矩阵对象。 为了方便后续操作和可视化, 将这个矩阵重新塑形为512x512的二维数组, 使用 `np.reshape(data,(512,512))` 实现这一步。最后, 利用 `Image.fromarray()` 函数将 NumPy 数组重新构建成一个 PIL 图像对象 `new_im`。