根据给定文件中的标题、描述、标签以及部分内容，我们可以提炼以下知识点：
1. PIL（Pillow）库：Pillow是Python Imaging Library的一个活跃的分支和更新版本，它是一个功能强大的图像处理库，可用于创建、操作、保存图像。它支持多种文件格式，并提供丰富的图像处理功能。
2. 图像颜色修改：在Pillow库中，可以使用convert()方法来修改图像的颜色模式。例如，convert('L')可以将图像转换为灰度模式。'L'代表灰度模式，每个像素由单个亮度值表示。
3. 图像保存：转换图像格式后，使用save()方法可以将处理后的图像保存到磁盘。在保存时，可以指定新的文件名及格式，比如上面示例中的example_gray.jpg。
4. 其他图像处理操作：除了颜色转换之外，Pillow库还提供了多种方法用于处理图像。例如，使用rotate()方法可以旋转图像，使用resize()方法可以调整图像大小。这些方法都是Image.Image类中定义的。
5. 图像增强：PIL的ImageEnhance模块提供了增强图像特定属性的功能，比如增强图像的对比度、亮度、颜色或细节等。使用ImageEnhance类的构造函数可以创建增强对象，并通过调用其enhance()方法并传入相应参数来修改图像。例如，对比度增强可以通过调整对比度参数来实现。
6. 示例程序结构：从给出的代码片段中可以看出，示例程序的结构通常包括导入模块、打开图像文件、执行处理操作以及保存处理后的图像。这是一个典型的图像处理程序的结构，可以作为进行图像处理的基本框架。
7. 关键函数说明：
- from PIL import Image：这行代码用于从Pillow库中导入Image模块，它是图像处理的核心模块。
- Image.open('example.jpg')：此函数用于打开指定路径下的图像文件。
- img.convert('L')：convert()方法用于将图像转换为特定模式，'L'代表灰度模式。
- img_gray.save('example_gray.jpg')：此方法用于将图像对象保存为文件，可以指定不同的格式和质量。
8. 应用场景：这些图像处理技术广泛应用于网页设计、图片编辑、数据可视化、机器学习和深度学习中图像数据预处理等场景。
以上知识点是对给定文件内容的详细解析，深入理解这些内容对于在Python中进行图像处理是非常有帮助的。
