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目录
问题描述
matplotlib.pyplot的imshow()方法广泛用于显示图像，其在显示opencv加载的图像时会出现颜色异常，代码如下所示：
python
# --coding:utf-8--
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
# opencv读取图片并显示
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# matplotlib显示图片
plt.imshow(img)
plt.show()原始图片：
matplotlib显示图片：
通过对比可以发现，下方的图片偏蓝，如左侧的红色小车变为了蓝色，广告牌也变成了蓝色。
原因分析
opencv默认加载的图像时使用的是BGR方式，而matplotlib使用的RGB方式进行显示的。因此matplotlib进行显示时会将B通道当做R通道，R通道当做B通道。从而图片颜色显示异常。
解决办法
将opencv默认加载的图像的BGR转变为RGB，然后再进行显示。
方法一:cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
直接使用cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)将BGR转为RGB,如下所示：
python
# matplotlib显示图片
img_rgb = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()方法二：img:,:,::-1
直接通过numpy切片的方式，进行通道转换，使用img[:,:,::-1]，代码如下所示：
python
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.show()解释说明：
在Python编程语言中，特别是使用NumPy库处理多维数组（例如图像数据）时，img[:,:,::-1]这样的语法是用于索引和切片数组的。
具体来说，img是一个三维数组，其中：
- 第一个维度（
:）代表图像的高度（或行数）； - 第二个维度（
:）代表图像的宽度（或列数）； - 第三个维度（
::-1）代表图像的颜色通道（如RGB）。
img[:,:,::-1]的操作分解如下： img[:,:,...]：表示选取整个图像的所有行和列；[::-1]：这是一个步长为-1的切片操作，意味着它会反转第三个维度上的数据顺序。
由于第三个维度通常代表颜色通道，对于一个RGB图像来说：- 第一个通道是红色（R）；
- 第二个通道是绿色（G）；
- 第三个通道是蓝色（B）。
[::-1]会将这三个通道的顺序从RGB改为BGR。因此，img[:,:,::-1]通常用于在处理图像时，将图像的颜色通道从RGB转换到BGR。
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