将l分量，a分量，b分量合并为RGB图片，并分别显示l，a，b分量的RGB图片，生成lab分量合成的RGB图片

由于RGB和Lab颜色空间的范围和表示方式不同，因此需要进行一定的转换才能将Lab分量合并为RGB图片。

首先，我们需要将Lab分量转换为XYZ分量，再将XYZ分量转换为RGB分量。这里需要用到一个矩阵变换，具体如下：

X = 0.412453*l + 0.357580*a + 0.180423*b
Y = 0.212671*l + 0.715160*a + 0.072169*b
Z = 0.019334*l + 0.119193*a + 0.950227*b

R =  3.240479*X - 1.537150*Y - 0.498535*Z
G = -0.969256*X + 1.875992*Y + 0.041556*Z
B =  0.055648*X - 0.204043*Y + 1.057311*Z

其中，l、a、b分别是Lab颜色空间的三个分量，X、Y、Z是中间的XYZ分量，R、G、B是最终的RGB分量。

接下来，我们可以将每个分量的RGB图片分别显示出来。具体过程如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取l、a、b分量
l = cv2.imread('l.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
a = cv2.imread('a.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
b = cv2.imread('b.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将l、a、b分量转换为RGB图片
l_rgb = cv2.cvtColor(l, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
a_rgb = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
b_rgb = cv2.cvtColor(b, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

# 将Lab分量合并为RGB图片
l = l.astype(np.float32) / 255.0
a = a.astype(np.float32) / 255.0 - 0.5
b = b.astype(np.float32) / 255.0 - 0.5
X = 0.412453*l + 0.357580*a + 0.180423*b
Y = 0.212671*l + 0.715160*a + 0.072169*b
Z = 0.019334*l + 0.119193*a + 0.950227*b
R =  3.240479*X - 1.537150*Y - 0.498535*Z
G = -0.969256*X + 1.875992*Y + 0.041556*Z
B =  0.055648*X - 0.204043*Y + 1.057311*Z
lab = np.stack([R, G, B], axis=-1)
lab = np.clip(lab, 0.0, 1.0)
lab = (255 * lab).astype(np.uint8)

# 显示l、a、b分量的RGB图片和合成的RGB图片
cv2.imshow('l_rgb', l_rgb)
cv2.imshow('a_rgb', a_rgb)
cv2.imshow('b_rgb', b_rgb)
cv2.imshow('lab', lab)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行上述代码，将会显示l、a、b分量的RGB图片和合成的RGB图片。其中，l、a、b分量的RGB图片可以看作是将对应的分量灰度图像进行了伪彩色处理得到的。而合成的RGB图片则是将三个分量合并为一张彩色图像。