问：在OpenCV中加载彩色图像并将其显示在Matplotlib中？
- 我的答案
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img1 = cv2.imread('rose.jpg',cv2.COLOR_BGR2GRAY) #以BGR格式读取图片 # opencv:BGR; Matplotlib:RGB # opencv:蓝0绿1红2 cv2.imwrite('homework.jpg',img1[:,:,[2,1,0]]) #将原红色通道的值写到BGR的蓝色通道，原蓝色通道的值写进BGR的R通道 #简单说就是将BGR改为RGB格式，并保存 img2 = cv2.imread('homework.jpg',cv2.COLOR_BGR2GRAY) #读取图片 plt.imshow(img2,cmap='gray',interpolation='bicubic') plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隐藏x，y轴 plt.show() cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
简而言之，我的答案非常low，就不对此分析
- 索引法
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img1 = cv2.imread('rose.jpg',cv2.COLOR_BGR2GRAY) # opencv:BGR; Matplotlib:RGB # opencv:蓝0绿1红2 img1 = img1[:,:,::-1] #使用 NumPy 索引，图片的B，R通道翻转 plt.imshow(img1,cmap='gray',interpolation='bicubic') plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
索引和切片操作，最后一维是颜色，-1表示翻转，颜色由红变蓝;白色颠倒不会发生变化
cv2.imshow('rose', rose[:, :, ::-1]) #颜色颠倒 cv2.imshow('rose', rose[::-1, :,:]) #上下颠倒 cv2.imshow('rose', rose[:,::-1,:]) #左右颠倒
- 切片法
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('rose.jpg') b,g,r = cv2.split(img) img2 = cv2.merge([r,g,b]) plt.subplot(121);plt.imshow(img) # expects distorted color plt.subplot(122);plt.imshow(img2) # expect true color plt.show() cv2.imshow('bgr image',img) # expects true color cv2.imshow('rgb image',img2) # expects distorted color cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
cv2.split(img)函数
功能：通过将三维数组降维的方法，分离出B/G/R的通道
输入参数A：图片
cv2.merge([r,g,b])
功能：通过将一维数组重组升维的方法，合并出三个通道。[]里面的顺序即是图片的颜色格式
输入参数A：三个一维数组
- cvtColor法（最优解）
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('rose.jpg') img1=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img1,cmap='gray',interpolation='bicubic') plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
功能：简要将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间
输入参数A：已经imread的图片
输入参数B：颜色转化的参数
说明：在发生转变的情况下。对于RGB颜色空间，应该显式地指定通道的顺序(RGB或BGR).注意。OpenCV中的默认颜色格式通常被称为RGB，但实际上是BGR。字节反转)。因此，标准(24位)彩色图像中的第一个字节将是8位蓝色。组件，第二个字节将是绿色，第三个字节将是红色。第四，第五，和。第六个字节是第二个像素(蓝色，然后是绿色，然后是红色)，依此类推。
R、G和B通道值的常规范围是：-0到255的CV_8bit图像。-65535到65535的CV_16bit图像。-0到1的CV_32bit图像
