jupyter lab先拼接两张图片，显示出两张图片和拼接后的图片，要求上下拼接，然后在显示出两张图片的灰度图和上下拼接完成的灰度图

在Jupyter Lab中，你可以使用`matplotlib`库中的功能来实现这个需求。首先，你需要安装`PIL`（Python Imaging Library）用于图像处理，以及`matplotlib`。如果你还没有安装，可以运行以下命令：

pip install pillow matplotlib

然后，以下是使用`PIL`读取图片、合并，并显示灰度版本的步骤：

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

# 加载图片
img1_path = 'path_to_image1.jpg'
img2_path = 'path_to_image2.jpg'

# 读取图片
img1 = Image.open(img1_path)
img2 = Image.open(img2_path)

# 合并图片 - 上下拼接
combined_img = Image.new('RGB', (img1.width, img1.height + img2.height))
combined_img.paste(img1, (0, 0))
combined_img.paste(img2, (0, img1.height))

# 显示原图和拼接后的图片
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(combined_img)
axs[0].axis('off')
axs[0].set_title('Original Images')

# 转换为灰度图
gray1 = img1.convert('L')
gray2 = img2.convert('L')
gray_combined = combined_img.convert('L')

# 显示灰度图
axs[1].imshow(gray1, cmap='gray')
axs[1].axis('off')
axs[1].set_title('Grayscale Image 1')

axs[2].imshow(gray2, cmap='gray')
axs[2].axis('off')
axs[2].set_title('Grayscale Image 2')

gray_combined_axis = axs[3]
gray_combined_axis.imshow(gray_combined, cmap='gray')
gray_combined_axis.axis('off')
gray_combined_axis.set_title('Combined Grayscale Image')

plt.show()

记得将`path_to_image1.jpg` 和 `path_to_image2.jpg`替换为你的图片文件路径。