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:
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:
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:
解决办法:在imshow函数添加cmap=‘gray’文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-789666.html
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:
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-789666.html
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