为什么pyplot.imshow（）会更改数组中的颜色通道

Question

对于我的生活，过去24小时我一直在努力。我正在做一个神经网络 - 将图像存储在一个4D阵列中。数组的第一个索引基本上是＆＃34;样本＆＃34;又名样品1,2,3等。尺寸2,3,4是128x128 x3 rgb图片。现在在这个过程中，我拍摄输入图像（不是128x128）并重新缩放它们。但是当我选择一个样本时，它将所有颜色通道混合在一起。所以我试着找出问题所在。

如果我只是调整图片大小并将数字数组（128x128x3）分配给变量，那么一切都是正常的＆＃39;。如果我指定了＆＃39;子阵列＆＃39;对于较大的4维阵列，颜色通道会混淆。但是我可以恢复原始图片从255减去sameple的数组切片。

这是一个包含原始（1），调整大小（2），颜色通道混合（3），恢复（4）的代码片段。

我知道open cv和pyplot.imshow（）使用不同的颜色通道，但事实上，将图片存储在较大的数组中是导致切换的原因 - 这让我感到困惑。一些指导意见将不胜感激。

我也可以＆＃34; subratct＆＃34;数组（img2-train [0]）并得到一个全零的数组。那部分真的令人困惑。它们是相同的数字，但imshow（）给出了2个完全不同的图像。

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(<path to your pic>)
img2 = cv2.resize(img, (128, 128))
train = np.ndarray(shape=(1,128, 128,3))
plt.subplot(1,4,1)
plt.imshow(img)
plt.subplot(1,4,2)
plt.imshow(img2)
plt.subplot(1,4,3)
train[0] = img2
plt.imshow(train[0])
plt.subplot(1,4,4)
plt.imshow(255-train[0])
plt.show()

Answer 1

OpenCV使用BGR约定存储彩色图像 matplotlib使用RGB约定。

使用pyplot显示图片时，您应该简单地翻转频道顺序：

 plt.imshow(img[:,:,[2,1,0])
 plt.imshow(train[0][:,:,[2,1,0])
 ...

或者，您可以使用cv2.imshow

Answer 2

好的 - 这很奇怪。事实证明，当我将数据放入4-d数组时，Matplotlib出于某种原因不同地缩放数据。为了恢复我在＃3中的原始图像，所有我不得不做的就是除以255.我在查看imshow（）文档时通过一个受过教育的“猜测”来解决这个问题，这些文档表示数据被缩放到0到1之间。数据在0到255之间，我“手动”缩放。奇怪的行为，但在喂养神经网络时，你想确保你的数据不会以某种方式“调整”

第三个情节的“修复”只是：

plt.subplot(1,4,3)
train[0] = img2
plt.imshow(train[0]/255)