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解決plt.imshow顯示cv2.imread讀取的圖像有色差發(fā)藍(lán)的四種方法問題

更新時(shí)間：2022年04月19日 10:49:12 作者：善良995

本文主要介紹了解決plt.imshow顯示cv2.imread讀取的圖像有色差發(fā)藍(lán)的四種方法問題，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

原圖

在這里插入圖片描述

一、出現(xiàn)色差代碼

1.1 顯示彩色圖像出現(xiàn)色差

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

img = cv2.imread('dog.jpg')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) 		#隱藏x軸和y軸

plt.imshow(img)

運(yùn)行結(jié)果：

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1.2 顯示灰度圖像出現(xiàn)色差

img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隱藏x和y軸

plt.imshow(img_gray)

運(yùn)行結(jié)果：

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二、解釋原因

2.1 彩色圖像出現(xiàn)色差原因

使用cv2.imread()讀取圖像時(shí)，默認(rèn)彩色圖像的三通道順序?yàn)锽、G、R，這與我們所熟知的RGB中的R通道和B通道正好互換位置了。
而使用plt.imshow()函數(shù)卻默認(rèn)顯示圖像的通道順序?yàn)镽、G、B，導(dǎo)致圖像出現(xiàn)色差發(fā)藍(lán)。

2.2 灰度圖像出現(xiàn)色差原因

那么為什么plt.imshow()顯示灰度圖（只有一個(gè)通道）還會(huì)出現(xiàn)色差呢？
上一段講過，這是因?yàn)閜lt.imshow()函數(shù)默認(rèn)顯示三通道圖像，把灰度圖當(dāng)作彩色圖顯示出來了，所以出現(xiàn)了發(fā)藍(lán)的現(xiàn)象。

三、解決

3.1 解決彩色圖像出現(xiàn)色差問題

3.1.1 方法1

img = cv2.imread('dog.jpg')		#讀取通道順序?yàn)锽、G、R
b,g,r = cv2.split(img)			#分別提取B、G、R通道
img_new1 = cv2.merge([r,g,b])	#重新組合為R、G、B

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隱藏x和y軸

plt.imshow(img_new1)

運(yùn)行結(jié)果：

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3.1.2 方法2

img = cv2.imread('dog.jpg')		#讀取通道順序?yàn)锽、G、R
#img[:,:,0]表示圖片的藍(lán)色通道，對(duì)一個(gè)字符串s進(jìn)行翻轉(zhuǎn)用的是s[::-1]，同樣img[:,:,::-1]就表示BGR通道翻轉(zhuǎn)，變成RGB
img_new2 = img[:, :, ::-1]

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隱藏x和y軸

plt.imshow(img_new2)

運(yùn)行結(jié)果：

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3.2 解決灰度圖像出現(xiàn)色差問題

3.2.1 方法1

img = cv2.imread('dog.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)		#轉(zhuǎn)換為灰度圖

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隱藏x和y軸

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

運(yùn)行結(jié)果：

在這里插入圖片描述

3.2.2 方法2

#cv2.imread()第二參數(shù)為0，直接將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像
img = cv2.imread('dog.jpg',0)	

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隱藏x和y軸

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

運(yùn)行結(jié)果：

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到此這篇關(guān)于解決plt.imshow顯示cv2.imread讀取的圖像有色差發(fā)藍(lán)的四種方法問題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)plt.imshow顯示cv2.imread讀取內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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