读入一幅彩色图像，运用矩阵运算将其等分为四个子图像，并在同一个图形窗口中分区显示，如题图1-1所示。将实现上述功能的命令集合输入在命令行窗口中，并按回车键观察运行效果与预期是否相符。

要实现这个功能，你可以使用Python的OpenCV库，它提供了一套丰富的图像处理工具。以下是一个示例步骤，假设你已经安装了`opencv-python`库：

1. 首先，导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

2. 读取彩色图像文件：

image = cv2.imread('your_image_path.jpg')

请替换 `'your_image_path.jpg'` 为实际的图像路径。

3. 确保图像已加载并检查其维度（如果需要调整大小，可以使用 `cv2.resize()` 函数）：

if image is not None:
    # 如果图片是BGR，转换为灰度展示效果更好，这里仅作示例
    if len(image.shape) == 3 and image.shape[2] == 3:
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    height, width = image.shape[:2]

4. 将图像等分为四个子区域，我们可以简单地分割高度和宽度：

sub_height = height // 2
sub_width = width // 2

top_left = (0, 0)      # 上左角
top_right = (sub_width, 0)   # 上右角
bottom_left = (0, sub_height)  # 下左角
bottom_right = (sub_width, sub_height)  # 下右角

5. 分割图像并分别显示在四个区域：

# 创建一个新的图像，用于存放子区域
result = np.zeros_like(image)

# 使用numpy数组切片复制子图像到结果数组
result[top_left[1]:top_left[1]+sub_height, top_left[0]:top_left[0]+sub_width] = image[top_left[1]:top_left[1]+sub_height, top_left[0]:top_left[0]+sub_width]
result[top_right[1]:top_right[1]+sub_height, top_right[0]:top_right[0]+sub_width] = image[top_right[1]:top_right[1]+sub_height, top_right[0]:top_right[0]+sub_width]
result[bottom_left[1]:bottom_left[1]+sub_height, bottom_left[0]:bottom_left[0]+sub_width] = image[bottom_left[1]:bottom_left[1]+sub_height, bottom_left[0]:bottom_left[0]+sub_width]
result[bottom_right[1]:bottom_right[1]+sub_height, bottom_right[0]:bottom_right[0]+sub_width] = image[bottom_right[1]:bottom_right[1]+sub_height, bottom_right[0]:bottom_right[0]+sub_width]

# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. 检查运行结果是否符合预期：
- 图像是否成功被等分并显示在四个区域内？
- 是否可以在单个窗口看到完整的原始图像以及分割后的四个子图像？

如果你是在Windows环境中，可能会因为显示问题需要设置一些环境变量。运行上述代码后，确认所有图像都正常显示即可。