OpenCV和matplotlib中的imshow

OpenCV与Matplotlib显示BGR与RGB图像差异
最新推荐文章于 2024-11-12 15:33:26 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-12 15:33:26 发布 · 684 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #opencv

本文介绍了在OpenCV和Matplotlib中显示图像的区别，重点在于BGR与RGB颜色空间的转换。当使用cv2.imshow()时，BGR图像显示为彩色，而RGB图像显示效果会失真。相反，plt.imshow()则期望显示RGB图像。同时，文章展示了如何通过cv2.cvtColor()函数进行颜色空间转换，并给出了示例代码进行对比展示。
记录OpenCV中要注意的问题

文章目录

imshow()

RGB用plt.imshow()显示，BGR用cv2.imshow()显示

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 采用cv2.imshow()显示的是BGR的图片，采用plt.imshow显示的是RGB的图片

# BGR转化为RGB
img = cv2.imread('MyLove.jpg')
b, g, r = cv2.split(im
最低0.47元/天 解锁文章
cv::imshow(“RGB“,frame)；显示的时候会有两个窗口，怎么设置呢？如何消除黑框，多线程监听键盘事件，关闭窗口
pvmsmfchcs的博客
06-22 856
如果你在最初的命令行里启动Clion，并且你的cv::show窗口是由这个程序打开的，那么按下X应该会停止程序并关闭窗口。这段代码中，cv::waitKey(1)会等待一个键盘输入1ms，然后返回按下的键的ASCII值。请注意，这些修改可能会影响程序的启动方式，包括可能无法在控制台中看到程序的输出。你可以尝试在你的代码中设置一个键盘监听事件，然后在接收到特定的键盘输入（比如q、Esc等）时，关闭cv::show窗口并清理其他资源。这个方法是通用的，不仅可以在Clion中使用，也可以在其他的开发环境中使用。
OpenCV和Matplotlib读取方式的区别
自在独行的博客
05-11 923
一、读取图像 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img_path = './test_img2.jpeg' img = cv2.imread(img_path) # img = plt.imread(img_path) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() plt.imshow(img) 二、OpnCV读取，分别显示图像 （OpenCV）(Mat.
OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()的实现
09-18
主要介绍了OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Matplotlib imshow()函数用法总结
silent1cat的博客
08-12 1万+
概述 Matplotlib中的imshow函数用于绘制热图。(热图：时数据分析常用的方法。通过色差、亮度来展示数据的差异，容易理解) 用法 imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample
matplotlibcpp在linux上安装及简单使用（结合opencv显示图像）
qq_43495930的博客
07-01 3902
前言 这段时间一直在做slam，使用到opencv，因为要把多张图片同时显示在一个窗口上以供对比，在python上很简单用一个plt.imshow()就可以实现了，于是我就想到在c++上也使用matplotlibcpp来实现这个效果，效果如下： 安装matplotlibcpp（ubuntu） 我写这篇文章是2021年七月一号，git上的地址是：https://github.com/lava/matplotlib-cpp ，上面对于这个库的介绍已经挺详尽并且example里面也有许多例程，这里不再赘述
opencv3并排显示图片
我有明珠一颗的博客
02-09 1130
先缩小图片，如果图片本身比较小，则不需要缩小； 然后用np.hstack函数横向合并 img1 = cv2.resize(img1, (512, 512)) img2 = cv2.resize(img2, (512, 512)) img3 = cv2.resize(img3, (512, 512)) imgs = np.hstack([img1, img2, img3]) cv2.imshow('imgs', imgs) ...
OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()
qq_35560656的博客
11-24 1751
问题是什么 在Python里使用OpenCV时，一般是通过cv2.imread读入图片，然后用plt.imshow显示图片，但最近学习OpenCV时这样做的结果与预期的结果有较大的出入。查找资料后，才明白OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()在使用上有一些区别，不注意的话很容易就会导致很奇怪的结果。 下面的示例代码显示了这种差异： ‘’’ impor...
计算机视觉 ---图像读取与显示(OpenCV与Matplotlib)
最新发布
m0_72968288的博客
11-12 2703
本文分别介绍了使用 OpenCV 和 Matplotlib 进行图像读取与显示的方法，如 cv2.imread ()、cv2.imshow ()、plt.imread ()、plt.imshow () 等，并提及了使用 OpenCV 时的注意事项。
opencv，matplotlib图像处理常见问题
weixin_48341586的博客
11-13 1436
opencv，matplotlib图像处理常见问题
plt.imshow显示cv2读取的图像颜色不对的解决方案
Friedrichor的博客
12-09 1万+
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
plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题
xiachong27的博客
03-06 2707
在用plt.imshow和cv2.imshow显示同一幅图时可能会出现颜色差别很大的现象。这是因为： opencv的接口使用BGR，而matplotlib.pyplot 则是RGB模式 下面代码cv2读入的是BGR模式，在opencv里面存储的是BGR，所以img用opencv输出就是正常颜色； 而matplotlib.pyplot是RGB模式，当用cv读入，直接用matplotlib.p...
python中plt.imshow与cv2.imshow显示图像颜色错误的问题（避坑）
weixin_42495721的博客
11-17 8440
最近调试程序的时候，发现显示不正常，纳闷了很久，来回测试，终于发现问题，希望大家别再入坑了。 在用plt.imshow和cv2.imshow显示同一幅图时可能会出现颜色差别很大的现象。 这是因为：opencv的接口使用BGR，而matplotlib.pyplot 则是RGB模式。 各自显示各自图像是正常的，分别显示是不正常的。 说起来很绕，还是根据程序结合结果来看。 原图： import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl
Python中“Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ”的问题解决
宁萌Julie的博客
09-22 2万+
本文介绍了报错:”Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0…1] for floats or [0…255] for integers)”？的原因和解决方法。
python plt.imshow函数显示图像颜色失真
开飞机的小毛驴儿
04-19 7154
对于灰度图而言，我们最常用的显示代码是： import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.imshow(x,cmap="gray") plt.show() 而对于彩色RGB图像，我们通常就直接省略掉cmap参数配置，但是会发现显示出的图像颜色很怪异。这种现象的主要原因是读取图像过程中RGB三个通道颜色顺序问题导致。我们所期待的是RGB，但是图像读入的时候却可能是BGR。因此，对于numpy三通道类型，我们可以通过以下代码让图像正常颜色显示： imp
python 图像处理——关于plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有“色差”、“发蓝”问题的解决方法
weixin_44598554的博客
04-28 3423
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。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。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。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？解决办法：在imshow函数添加cmap=‘gray’
python imshow彩色,plt.imshow显示了IPython中灰度图像的彩色图像
weixin_33953322的博客
12-03 1133
I have the following RGB image imRGBimport cv2import matplotlib.pyplot as plt#Loading the RGB imageimRGB = cv2.imread('*path*')imRGB.shape>>(128L, 128L, 3L)#plottingplt.imshow(imRGB)I convert th...
python imshow彩色_plt.imshow显示了IPython中灰度图像的彩色图像
weixin_39918682的博客
12-03 737
I have the following RGB image imRGBimport cv2import matplotlib.pyplot as plt#Loading the RGB imageimRGB = cv2.imread('*path*')imRGB.shape>>(128L, 128L, 3L)#plottingplt.imshow(imRGB)I convert th...
plt.imshow()的用法和参数介绍
热门推荐
WHYbeHERE的博客
11-06 2万+
plt.imshow()的用法和参数介绍
【plt.imshow显示图像】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib】
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
02-17 7049
🌈【plt.imshow探秘之旅】🌟从入门到精通，一篇文章就够了！🚀 🌵📚你是否对Matplotlib库中的plt.imshow充满好奇？本文将带你一步步揭开它的神秘面纱！首先，我们将轻松安装并认识这个强大的库。接着，我们将深入探讨plt.imshow的基本用法，让你的图像瞬间跃然屏上！🌈 🚀🌈不仅如此，本文还将为你揭秘plt.imshow的高级功能，让你的数据可视化技能更上一层楼！无论你是初学者还是资深数据分析师，都能在这里找到你的定位。
简述彩色图像在OpenCV和Matplotlib中显示的区别
06-12
在OpenCV和Matplotlib中，彩色图像的显示方式有所不同。 在OpenCV中，彩色图像默认使用BGR（蓝、绿、红）颜色空间进行存储和显示。因此，如果要使用OpenCV显示彩色图像，需要将图像从BGR转换为RGB颜色空间，然后使用cv2.imshow()函数进行显示。 在Matplotlib中，彩色图像默认使用RGB（红、绿、蓝）颜色空间进行存储和显示。因此，如果要使用Matplotlib显示彩色图像，只需要使用plt.imshow()函数进行显示即可。 此外，在OpenCV中，图像的坐标系原点位于图像的左上角，而在Matplotlib中，图像的坐标系原点位于图像的左下角。因此，在使用Matplotlib显示图像时，需要使用plt.gca().invert_yaxis()函数将坐标系翻转。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值