用python写一段代码，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，分别注上“RGB原图像、灰度图像和二值图像”

你可以使用Python的`PIL`库（Pillow）来进行图像处理。下面是一段示例代码：

from PIL import Image, ImageOps

# 读取RGB图像
img = Image.open('input_image.jpg')  # 替换 'input_image.jpg' 为你需要处理的图片路径
rgb_image = img.convert('RGB')

# 转换为灰度图像
gray_image = img.convert('L')
gray_image.save('gray_image.png')  # 保存灰度图，这里假设已经创建好一个同名文件夹

# 将灰度图转换为二值图像
binary_threshold = 128
binary_image = gray_image.point(lambda x: 0 if x < binary_threshold else 255, '1')
binary_image.save('binary_image.png')  # 同样保存为二值图

# 创建一个新的Image对象用于显示
combined_image = Image.new('RGB', (img.width * 2, img.height))
combined_image.paste(rgb_image, (0, 0))  # 粘贴RGB原图到左半部分
combined_image.paste(gray_image.resize((rgb_image.width, rgb_image.height)), (rgb_image.width, 0))  # 粘贴灰度图到右半部分
combined_image.paste(binary_image.resize((rgb_image.width, rgb_image.height)), (2*rgb_image.width, 0))  # 粘贴二值图到最右侧

# 显示在窗口
combined_image.show()

在这个代码中，首先打开RGB图像，然后将其转换为灰度图像并保存。接着将灰度图像转化为二值图像，并保存为单独的文件。最后，我们在一个新的窗口中创建一个结合了RGB原图、灰度图和二值图的复合图像。