plt.imshow显示cv2读取的图像颜色不对的解决方案
(plt.imshow与cv2.imshow显示同一图像颜色不一致)
原理
Opencv:
cv2.imread( ) 所读取的图像格式：每个像素为[B,G,R]的形式
cv2.imshow( ) 显示图像：按图像中每个像素为[B,G,R]的规则将图像显示出来
matplotlib:
mpimg.imread( ) 所读取的图像格式：每个像素为[R,G,B]的形式
plt.imshow( ) 显示图像：按图像中每个像素为[R,G,B]的规则将图像显示出来
示例
原图像
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
image = cv2.imread(r'D:\pythonProject_PlantSeedlingsClassification\0ace21089.png')
print(image.shape)
plt.imshow(image)
plt.show()
输出：
可以看到这时我们用 cv2.imread 读取了图像，但是用 plt.imshow 输出时颜色却不对了。
这个原因便是上面讲过的 cv2 和 plt 读取图像时每个像素的格式是不一样的，前者是[B,G,R]，后者是[R,G,B]
解决方案
第一种方法（用原理解决，推荐）
如果坚持用 cv2.imread 读取图像，plt.imshow 显示图像：
利用原理来解决！
cv2 读取的是 [B,G,R] ，那么把它转化成顺序为 [R,G,B] 的格式不就可以用plt.imshow显示成正确的颜色嘛
image = cv2.imread(r'D:\pythonProject_PlantSeedlingsClassification\0ace21089.png')
b,g,r = cv2.split(image)
image_rgb = cv2.merge((r,g,b))
plt.figure()
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 15))
axes[0].imshow(image)
axes[1].imshow(image_rgb)
plt.show()
输出：
更新：
现在上面这部分代码可以直接用下面这句话来替代了。
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
第二种方法（最简单直接）
使用对应的读取与显示图像方式：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
image = mpimg.imread(r'D:\pythonProject_PlantSeedlingsClassification\0ace21089.png')
print(image.shape)
plt.imshow(image)
plt.show()
输出：
(1899, 1900, 3)
或者
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
image = cv2.imread(r'D:\pythonProject_PlantSeedlingsClassification\0ace21089.png')
cv2.imshow('img',image)
cv2.waitKey(0)
输出：
第三种方法
如果坚持用 cv2.imread 读取图像，plt.imshow 显示图像，且显示的图像是灰度图（彩色图是无法解决的），可以用下面的方式：
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
image = cv2.imread(r'D:\pythonProject_PlantSeedlingsClassification\0ace21089.png')
image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print(image.shape)
print(image_gray.shape)
plt.figure()
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 20))
axes[0].imshow(image_gray)
axes[1].imshow(image_gray, cmap='gray')
plt.show()
输出：
(1899, 1900, 3)
(1899, 1900)Original: https://blog.csdn.net/Friedrichor/article/details/121845103
Author: friedrichor
Title: plt.imshow显示cv2读取的图像颜色不对的解决方案
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