要實現pyautogui灰度匹配算法，可以按照以下步驟進行：

1. 首先，將待匹配的圖像和參考圖像都轉換為灰度圖像。可以使用OpenCV庫中的cv2.cvtColor()函數將圖像轉換為灰度圖像。

2. 接下來，使用pyautogui庫中的screenshot()函數來獲取屏幕截圖。將截圖也轉換為灰度圖像。

3. 在灰度圖像上使用模板匹配算法。可以使用OpenCV庫中的cv2.matchTemplate()函數來進行模板匹配。該函數會在屏幕截圖上滑動一個大小與參考圖像相同的模板圖像，然后計算每個位置的匹配程度。

4. 根據匹配程度找到最佳匹配位置。可以使用OpenCV庫中的cv2.minMaxLoc()函數來獲取匹配程度的最小和最大值，并找到最大值對應的位置。

5. 最后，可以使用pyautogui庫中的locateOnScreen()函數來定位屏幕上的圖像。該函數會在屏幕截圖中搜索與參考圖像相似的區域，并返回其位置。

下面是一個簡單的示例代碼：

import cv2
import pyautogui

# 將圖像轉換為灰度圖像
def convert_to_gray(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return gray

# 獲取屏幕截圖并轉換為灰度圖像
screenshot = pyautogui.screenshot()
screenshot_gray = convert_to_gray(screenshot)

# 加載參考圖像并轉換為灰度圖像
reference_image = cv2.imread('reference_image.jpg')
reference_image_gray = convert_to_gray(reference_image)

# 進行模板匹配
result = cv2.matchTemplate(screenshot_gray, reference_image_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 獲取匹配程度的最大值和位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + reference_image_gray.shape[1], top_left[1] + reference_image_gray.shape[0])

# 在屏幕截圖上繪制矩形框來標識匹配位置
cv2.rectangle(screenshot, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)

# 顯示結果
cv2.imshow('Result', screenshot)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代碼中，我們首先將屏幕截圖和參考圖像都轉換為灰度圖像，然后使用cv2.matchTemplate()函數進行模板匹配，找到最佳匹配位置，并在屏幕截圖上繪制矩形框來標識匹配位置。最后，使用cv2.imshow()函數顯示結果。