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matplotlib显示opencv读取的图片颜色异常,BGR转RGB的两种方式:cv2.cvtColor与img[:,:,::-1]

时间:2025/7/12 6:34:12来源:https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/140901282 浏览次数:0次

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目录

  • 问题描述
  • 原因分析
  • 解决办法
    • 方法一:cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    • 方法二:img[:,:,::-1]

问题描述

matplotlib.pyplot的imshow()方法广泛用于显示图像,其在显示opencv加载的图像时会出现颜色异常,代码如下所示:

# --coding:utf-8--
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')# opencv读取图片并显示
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()# matplotlib显示图片
plt.imshow(img)
plt.show()

原始图片:
在这里插入图片描述
matplotlib显示图片

在这里插入图片描述
通过对比可以发现,下方的图片偏蓝,如左侧的红色小车变为了蓝色广告牌也变成了蓝色

原因分析

opencv默认加载的图像时使用的是BGR方式,而matplotlib使用的RGB方式进行显示的。因此matplotlib进行显示时会将B通道当做R通道,R通道当做B通道。从而图片颜色显示异常。

解决办法

将opencv默认加载的图像的BGR转变为RGB,然后再进行显示。

方法一:cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

直接使用cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)将BGR转为RGB,如下所示:

# matplotlib显示图片
img_rgb = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()

方法二:img[:,:,::-1]

直接通过numpy切片的方式,进行通道转换,使用img[:,:,::-1],代码如下所示:

plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.show()

解释说明:
在Python编程语言中,特别是使用NumPy库处理多维数组(例如图像数据)时,img[:,:,::-1]这样的语法是用于索引和切片数组的。
具体来说,img是一个三维数组,其中:

  • 第一个维度(:)代表图像的高度(或行数);
  • 第二个维度(:)代表图像的宽度(或列数);
  • 第三个维度(::-1)代表图像的颜色通道(如RGB)。
    img[:,:,::-1]的操作分解如下:
  • img[:,:,...]:表示选取整个图像的所有行和列;
  • [::-1]:这是一个步长为-1的切片操作,意味着它会反转第三个维度上的数据顺序。
    由于第三个维度通常代表颜色通道,对于一个RGB图像来说:
  • 第一个通道是红色(R);
  • 第二个通道是绿色(G);
  • 第三个通道是蓝色(B)。
    [::-1]会将这三个通道的顺序从RGB改为BGR。因此,img[:,:,::-1]通常用于在处理图像时,将图像的颜色通道从RGB转换到BGR。

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在这里插入图片描述

关键字:matplotlib显示opencv读取的图片颜色异常,BGR转RGB的两种方式:cv2.cvtColor与img[:,:,::-1]

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