python 图像处理——关于plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有“色差”、“发蓝”问题的解决方法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python 图像处理——关于plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有“色差”、“发蓝”问题的解决方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、彩色图像出现色差

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。

彩色图像出现色差代码:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/picture/Lena.jpg')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) 		#隐藏x轴和y轴

plt.imshow(img)
plt.show()

运行结果如图1-1所示,其颜色偏蓝,怪吓人的:
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解决办法:重新组合

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/picture/Lena.jpg')

b,g,r = cv2.split(img)			#分别提取B、G、R通道
img2 = cv2.merge([r,g,b])	#重新组合为R、G、B

#或者直接 img2 =  cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img2)
plt.show()

运行结果如图1-2所示,将BGR调整回RGB后其能正常显示:
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二、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。

灰色图像出现色差代码:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img_gray = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/picture/Lena.jpg',0)

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img_gray)
plt.show()

运行结果如图2-1所示,其图片显示颜色偏绿色:
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解决办法:在imshow函数添加cmap=‘gray’

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#0为灰度图的方式读取
img_gray = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/picture/Lena.jpg',0)

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img_gray,cmap='gray')
plt.show()

运行结果如图2-2所示,图片正常显示:
python处理色差问题,OpenCV_图像处理_报错,python,图像处理,计算机视觉文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-789666.html

到了这里,关于python 图像处理——关于plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有“色差”、“发蓝”问题的解决方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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