問題描述在使用opencv過程中，我們通常會(huì)使用plt輸出圖像進(jìn)行前后對(duì)比以方便觀察。然而，有時(shí)在使用plt顯示圖像時(shí)，會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的顏色偏差問題。這是因?yàn)閜lt和imread的顏色通道順序不同導(dǎo)致的。

問題描述

在使用opencv過程中，我們通常會(huì)使用plt輸出圖像進(jìn)行前后對(duì)比以方便觀察。然而，有時(shí)在使用plt顯示圖像時(shí)，會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的顏色偏差問題。這是因?yàn)閜lt和imread的顏色通道順序不同導(dǎo)致的。

解決方法

為了解決這個(gè)問題，我們需要將imread讀取的圖像的顏色通道重新調(diào)整順序。具體步驟如下：

1. 首先，使用讀入源圖并顯示。

``` python

import cv2 as cv

import numpy as np

import copy

import random

from matplotlib import pyplot as plt

img ('')

("原始img", img)

```

2. 然后，使用plt方法對(duì)imread生成的img進(jìn)行顯示。

``` python

(img)

()

```

3. 發(fā)現(xiàn)圖片出現(xiàn)嚴(yán)重的顏色偏差。

4. 原因是讀取圖像的顏色通道順序?yàn)閎,g,r，而plt顯示圖像時(shí)按照rgb順序。所以我們需要對(duì)顏色通道進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

5. 解決方法是將顏色通道分離，調(diào)整順序后再合并。

``` python

b, g, r cv.split(img)

img_rgb ([r, g, b])

```

6. 最后，使用plt顯示調(diào)整后的圖像。

``` python

()

(img_rgb)

()

```

7. 完整代碼如下：

``` python

import cv2 as cv

import numpy as np

import copy

import random

from matplotlib import pyplot as plt

img ('')

("img<1", img)

# 如果本身是彩圖，似乎也沒什么影響！

img ('', 1)

("img1", img)

img ('', 3)

("img>1", img)

(img)

()

b, g, r cv.split(img)

img_rgb ([r, g, b])

()

(img_rgb)

()

cv.waitKey(0)

```

附圖為轉(zhuǎn)換后的plt顯示效果