众所周知,opencv中的cv2.imread函数返回的图像数据,通道是BGR,而不是一般意义上的RGB;但是,这时如果用cv2.imshow进行显示,看到的却是正常的样子;而如果用其他库的显示函数,如matplotlib的plt.imshow来显示,则是异常的显示,一般都是图片发蓝。如果把该图像数据用cv2.imwrite再保存一下,再用其他库的图像打开,plt.imread,然后再显示,结果又是正常的。总之可能cv2.imread\cv2.imshow\cv2.imwrite三者应该是配套的,虽然read的结果是比较特殊,但show出来的是把特殊的处理了,反而是正常显示;write同理,把异常处理了,能够按正常RGB顺序保存。
下面是一段代码:
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from PIL import Image
folder = "test"
image_list = os.listdir(folder)
for index, item in enumerate(image_list):
image_path = os.path.join(folder, item)
image = cv2.imread(image_path)
plt.subplot(121)
plt.imshow(image)
cv2.imwrite("test.jpg", image)
# cv2.imshow("test", image)
# plt.imshow(image)
# test = Image.open("test.jpg")
test = plt.imread("test.jpg")
plt.subplot(122)
plt.imshow(test)
plt.show()
这段代码的主要功能就是验证以上所说,可以看出,图片先用cv2.imread读取,然后用plt.imshow来显示;将该图片数据保存之后,再用plt.imread读取,然后显示。
显示的结果如下:
可以看出两幅图的不一致。
总之,对cv2.imread要留心其通道顺序。