您当前的位置:首页 > 计算机 > 编程开发 > Python

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

时间:10-20来源:作者:点击数:
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

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 plt

img = 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、B

plt.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
方便获取更多学习、工作、生活信息请关注本站微信公众号城东书院 微信服务号城东书院 微信订阅号
推荐内容
相关内容
栏目更新
栏目热门