Python 灰度圖降階指的是將一張灰度圖像素點的像素值從一定的范圍內（例如 0-255）進行降低，使得圖像的分辨率減小，同時圖像的特征也會發生相應的改變。

下面是使用 Python 對一張灰度圖進行降階的示例代碼：

import cv2
# 讀取灰度圖像
img_gray = cv2.imread('gray.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 定義降低灰度級別的函數
def reduce_gray_level(img, step):
rows, cols = img.shape
for i in range(rows):
for j in range(cols):
img[i][j] = int((img[i][j] // step) * step + step // 2)  # 進行降階操作
return img
# 規定每個像素點的灰度級別的步長為 50
step = 50  
# 對灰度圖像進行降階
img_gray_reduced = reduce_gray_level(img_gray, step)
# 顯示原始灰度圖像和降階處理后的圖像
cv2.imshow('Original Gray Image', img_gray)
cv2.imshow('Reduced Gray Image', img_gray_reduced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的代碼中，我們首先讀取了一張灰度圖像（例如 gray.jpg），然后定義了一個 reduce_gray_level 函數，該函數用于將灰度圖像的像素值進行降低，降低后的像素值被規定在一個設置好的灰度范圍內。

在本示例代碼中，規定每個像素點的灰度級別的步長為 50，即把圖像的灰度值范圍從 0-255 之間的像素值降低到 0、50、100、150、200、250 六個級別內的像素值，從而使得圖像的清晰度下降，圖像的特征發生了改變。

最后，我們使用 imshow 函數來顯示原始灰度圖像和降階處理后的圖像。