图像加载中的 OpenCV 颜色转换差异
尝试使用 Python OpenCV 加载和显示彩色图像时,用户可能会遇到意外的颜色偏差在生成的图像中。出现此问题的原因是 OpenCV 和 Matplotlib 库之间的默认颜色排序方案不同。
问题描述
用户提供的代码涉及加载颜色使用 OpenCV 的 cv2.imread() 函数读取图像,并使用 cv2.cvtColor() 将其转换为灰度。随后,使用 Matplotlib 的 plt.imshow() 函数绘制原始图像和灰度图像。尽管使用了 IMREAD_COLOR 标志,绘制的图像仍呈现扭曲的颜色。
潜在问题
默认情况下,OpenCV 使用蓝-绿-红 (BGR) 颜色排序图像,而 Matplotlib 使用红-绿-蓝 (RGB)。 OpenCV加载的图像在Matplotlib中显示时,通道颠倒,导致颜色不一致。
解决方案
要解决此问题,用户可以明确使用 cv2.cvtColor() 函数将从 OpenCV 加载的 BGR 图像转换为 RGB。转换后的 RGB 图像可用于在 Matplotlib 中进行绘图。
<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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