关于cv2.cvtColor函数的一些小小的思考

众所周知，python-opencv默认使用的是BGR编码，也就是说，在我们读取一张图片时会偏蓝。如下图所示：

又众所周知，我们可以使用cv2.cvtColor函数对图片进行一个转换
在使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)后可以得到正常的图像

但最近在做一个小项目的时候，发现还是有点小小不对。

1. 究竟是如何转换的

本来以为python-opencv是针对颜色改变效果的，即无论使用多少次cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)，最终的效果都是正常的RGB效果。但在使用两次后，图片的效果会转为BGR编码的形式。

同时，通过资料的阅读可以发现，通过数组的改变也可将编码格式改变

也就是说，python-opencv针对编码格式的改变，仅仅只是机械的将相关数组进行了交换，而非针对颜色。即每次使用多少次cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)，都会将原本的0，1，2图层顺序转为2，1，0

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

img = cv2.imread('填图片路径')
# 方法1：通过数组
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
ax1 = fig.add_subplot(131)
ax2 = fig.add_subplot(132)
ax3 = fig.add_subplot(133)
ax1.imshow(img[:, :, np.array([2, 1, 0])])
# idea2：use opencv‘s function
img_change1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
ax2.imshow(img_change1)
img_change2 = cv2.cvtColor(img_change1, cv2.COLOR_BGR2RGB)
ax3.imshow(img_change2)
plt.show()

2. 实时图像是否依旧是BGR编码

调用笔记本自带的相机就可发现，实时的视频除了左右是相反的，其余都是正常的

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    # frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    frame = cv2.flip(frame, 1)
    # frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

    cv2.imshow("test", frame)
    cv2.waitKey(1)

以上仅为本人对于cv2.cvtColor函数的一些小小的思考，非常基础，大佬见谅。