四种方法完美解决plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有色差发蓝的问题

本文主要是介绍四种方法完美解决plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有色差发蓝的问题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

解决plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有色差发蓝的问题(彩图发蓝、和灰度图发蓝)

  • 原图
  • 一、出现色差代码
    • 1.1 显示彩色图像出现色差
    • 1.2 显示灰度图像出现色差
  • 二、解释原因
    • 2.1 彩色图像出现色差原因
    • 2.2 灰度图像出现色差原因
  • 三、解决
    • 3.1 解决彩色图像出现色差问题
      • 3.1.1 方法1
      • 3.1.2 方法2
    • 3.2 解决灰度图像出现色差问题
      • 3.2.1 方法1
      • 3.2.2 方法2

原图

在这里插入图片描述

一、出现色差代码

1.1 显示彩色图像出现色差

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('dog.jpg')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) 		#隐藏x轴和y轴plt.imshow(img)

运行结果:在这里插入图片描述

1.2 显示灰度图像出现色差

img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴plt.imshow(img_gray)

运行结果:
在这里插入图片描述

二、解释原因

2.1 彩色图像出现色差原因

使用cv2.imread()读取图像时,默认彩色图像的三通道顺序为B、G、R,这与我们所熟知的RGB中的R通道和B通道正好互换位置了。
而使用plt.imshow()函数却默认显示图像的通道顺序为R、G、B,导致图像出现色差发蓝。

2.2 灰度图像出现色差原因

那么为什么plt.imshow()显示灰度图(只有一个通道)还会出现色差呢?
上一段讲过,这是因为plt.imshow()函数默认显示三通道图像,把灰度图当作彩色图显示出来了,所以出现了发蓝的现象。

三、解决

3.1 解决彩色图像出现色差问题

3.1.1 方法1

img = cv2.imread('dog.jpg')		#读取通道顺序为B、G、R
b,g,r = cv2.split(img)			#分别提取B、G、R通道
img_new1 = cv2.merge([r,g,b])	#重新组合为R、G、Bplt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴plt.imshow(img_new1)

运行结果:
在这里插入图片描述

3.1.2 方法2

img = cv2.imread('dog.jpg')		#读取通道顺序为B、G、R
#img[:,:,0]表示图片的蓝色通道,对一个字符串s进行翻转用的是s[::-1],同样img[:,:,::-1]就表示BGR通道翻转,变成RGB
img_new2 = img[:, :, ::-1]plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴plt.imshow(img_new2)

运行结果:
在这里插入图片描述

3.2 解决灰度图像出现色差问题

3.2.1 方法1

img = cv2.imread('dog.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)		#转换为灰度图plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴plt.imshow(img_gray,cmap='gray')

运行结果:
在这里插入图片描述

3.2.2 方法2

#cv2.imread()第二参数为0,直接将彩色图像转换为灰度图像
img = cv2.imread('dog.jpg',0)	plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴plt.imshow(img_gray,cmap='gray')

运行结果:
在这里插入图片描述
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