解决plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有色差发蓝的四种方法问题

目录

• 原图
• 一、出现色差代码
• 1.1 显示彩色图像出现色差
• 1.2 显示灰度图像出现色差
• 二、解释原因
• 2.1 彩色图像出现色差原因
• 2.2 灰度图像出现色差原因
• 三、解决
• 3.1 解决彩色图像出现色差问题
• 3.2 解决灰度图像出现色差问题

原图

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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