matplotlib：如何正确渲染由opencv读取的图像？

Question

我正在尝试使用matplotlib渲染图像。

带有mpimg读取的图像，

import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('img1.png',1)
plt.imshow(img)

plt.imshow（）可以正确渲染图像。

带有cv2读取的图像，

import cv2
img = cv2.imread('img1.png',1)
plt.imshow(img)

颜色图似乎不匹配

我想念什么？

Answer 1

opencv使用BGR，而matplotlib使用RGB

imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(imgRGB)
plt.show()

Answer 2

简短答案：

这是因为matplotlib和cv2使用的颜色存储格式不同。

matplotlib使用RGB时，cv2使用BGR。

说明：

图像被读取，处理和存储为像素的二维阵列。 想象将图像分成这样的数组，每个框代表一个 pixel 。

每个像素可以依次表示为一种颜色。每种颜色可以依次表示为原色（红色，蓝色和绿色）的组合。每个原色可以依次用数字表示，表示该原色的强度。

作为一个例子，让我们以颜色为蓝绿色。

小野鸭可以表示为（从0到255）：

• 红色：0
• 绿色：128
• 蓝色：128

现在是您的问题了。 matplotlib将使用(0,128,128)来代表蓝绿色，而cv2将使用(128,128,0)来代表蓝绿色。

因此，如果您不将BGR格式转换为RGB，则图像中的蓝色将替换为红色，反之亦然。您最终将蓝绿色显示为橄榄色。

橄榄是：

• 红色：128
• 绿色：128
• 蓝色：128

因此，从BGR到RGB的简单转换就可以解决您的问题。

代码：

您只需使用以下行即可更改格式。

imageInRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)