用python写一段代码，对两幅不同大小的图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上“原图像A，原图像B，加法图像，减法图像，乘法图像，除法图像”文字标题。

首先，你需要安装PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，以及matplotlib库用于显示图像。如果没有安装，可以使用下面的命令安装：

pip install pillow matplotlib

接下来，你可以使用以下Python代码来实现这个需求：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图像（假设图片文件名为img_A.jpg和img_B.jpg）
def load_image(file_name):
    img = Image.open(file_name)
    return np.array(img)

# 打开图像并调整到相同的大小（这里选择最小尺寸，可以根据实际需要调整）
def resize_images(img_a, img_b):
    min_shape = min(img_a.shape[:2], img_b.shape[:2])
    resized_a = cv2.resize(img_a, (min_shape[1], min_shape[0]))
    resized_b = cv2.resize(img_b, (min_shape[1], min_shape[0]))
    return resized_a, resized_b

# 对图像执行加、减、乘、除操作
def image_operations(img_a, img_b):
    a_plus_b = img_a + img_b
    a_minus_b = img_a - img_b
    a_times_b = img_a * img_b
    if img_a.max() != img_b.min():  # 避免除数为零的问题
        a_div_b = img_a / img_b
    else:
        a_div_b = img_a

    return a_plus_b, a_minus_b, a_times_b, a_div_b

# 显示结果
def display_images(images, titles):
    fig, axs = plt.subplots(1, 5, figsize=(15, 8))
    for ax, (image, title) in zip(axs, zip(images, titles)):
        ax.imshow(image, cmap='gray')  # 你可以根据需要更改颜色映射
        ax.set_title(title)
        ax.axis('off')  # 关掉坐标轴

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    img_a_path = "img_A.jpg"
    img_b_path = "img_B.jpg"

    img_a = load_image(img_a_path)
    img_b = load_image(img_b_path)
    resized_img_a, resized_img_b = resize_images(img_a, img_b)

    operations_results = image_operations(resized_img_a, resized_img_b)
    
    titles = ["原图像A", "原图像B", "加法图像", "减法图像", "乘法图像"]
    images = operations_results + [resized_img_a]  # 添加原始图像作为除法图像（如果除数为零，这将与加法相同）

    display_images(images, titles)
    plt.show()

请注意，这段代码使用了`cv2.resize`来进行图像缩放，如果你的环境中没有`cv2`（来自OpenCV），那么需要用`PIL`的`Image.resize`替换。此外，对于除法运算，我们假定两个图像的数据范围不会导致除数为零，如果不确定，请检查数据范围并在计算前进行适当的处理。