Voici quelques titres basés sur des questions qui correspondent au contenu du texte fourni : * **Pourquoi mon image OpenCV est-elle différente lorsqu'elle est tracée avec Matplotlib ?** * **Pourquoi y a-t-il une différence de couleur lorsque

Écart de conversion des couleurs OpenCV lors du chargement de l'image

Lors de la tentative de chargement et d'affichage d'une image couleur à l'aide de Python OpenCV, les utilisateurs peuvent rencontrer des écarts de couleur inattendus dans l’image résultante. Ce problème est dû à une différence dans les schémas d'ordre des couleurs par défaut entre OpenCV et la bibliothèque Matplotlib.

Description du problème

Le code fourni par l'utilisateur implique le chargement d'une couleur image en utilisant la fonction cv2.imread() d'OpenCV et en la convertissant en niveaux de gris à l'aide de cv2.cvtColor(). Par la suite, l'image originale et l'image en niveaux de gris sont tracées à l'aide de la fonction plt.imshow() de Matplotlib. Malgré l'utilisation de l'indicateur IMREAD_COLOR, l'image tracée présente des couleurs déformées.

Problème sous-jacent

Par défaut, OpenCV utilise l'ordre des couleurs Bleu-Vert-Rouge (BGR) pour images, tandis que Matplotlib utilise Rouge-Vert-Bleu (RVB). Lorsque l'image chargée par OpenCV est affichée dans Matplotlib, les canaux sont inversés, entraînant un écart de couleur.

Solution

Pour résoudre ce problème, l'utilisateur peut explicitement convertissez l'image BGR chargée depuis OpenCV en RVB à l'aide de la fonction cv2.cvtColor(). L'image RVB convertie peut ensuite être utilisée pour le traçage dans Matplotlib.

<code class="python">import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# Load image in BGR
img = cv2.imread('lena_caption.png', cv2.IMREAD_COLOR)

# Convert BGR to RGB
RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Plot RGB image in Matplotlib
plt.imshow(RGB_img)
plt.title('Original Image in RGB')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()</code>

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