读入一幅 RGB 图像，变换为灰度图像和二值图像， 并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示 RGB原图像、灰度图像和二值图像，

在编程中，读取一幅RGB图像并将其转换为灰度图像和二值图像，通常使用图像处理库来实现。以Python语言为例，可以使用OpenCV库来完成这一过程。下面是一个简单的示例代码，展示了如何读取RGB图像，将其转换为灰度图像和二值图像，并在一个窗口中分三个子窗口显示：

import cv2
import numpy as np

# 读取RGB图像
rgb_image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

# 将RGB图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将灰度图像转换为二值图像
# 可以使用阈值方法，这里以简单阈值为例，阈值设置为128
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 创建一个窗口，并分成三列来显示三个图像
window_name = 'RGB, Gray and Binary Images'
cv2.namedWindow(window_name, cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(window_name, 900, 300)  # 根据需要调整窗口大小

# 显示原RGB图像
cv2.imshow(window_name, np.hstack((rgb_image[:, :, ::-1], np.zeros_like(rgb_image)[:, :, :2])))

# 显示灰度图像
cv2.imshow(window_name, np.hstack((gray_image, np.zeros_like(gray_image, dtype=np.uint8))))

# 显示二值图像
cv2.imshow(window_name, np.hstack((binary_image, np.zeros_like(binary_image, dtype=np.uint8))))

# 等待按键，然后关闭所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，`cv2.imread`函数用于读取图像，`cv2.cvtColor`函数用于颜色空间转换，`cv2.threshold`函数用于将灰度图像转换为二值图像。使用`cv2.imshow`在同一个窗口中创建三个子窗口来显示图像。注意，在显示RGB图像时，需要将颜色通道顺序调整为OpenCV使用的BGR顺序，然后在最后加上两个透明通道来保持子窗口宽度一致。