Matplotlab显示OpenCV读取到的图像

Matplotlab显示OpenCV读取到的图像

一. 确认图像的数组类型

在使用 OpenCV 的 cv2.imread() 函数读取图像时,第二个参数(标志)决定了图像的读取方式。具体来说,01-1 分别对应不同的读取模式:

读取模式 标志
灰度 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 0
彩色(忽略透明度通道) cv2.IMREAD_COLOR 1
彩色(包括 Alpha 透明度通道,如果存在) cv2.IMREAD_UNCHANGED -1

这里不讨论处理包含透明度通道的图像

使用 img.shape 判断图像类型

在 OpenCV 中,当你使用 cv2.imread() 函数读取一张图像时,它会将图像加载到内存中,并将其存储为一个 NumPy 数组。img.shape 是 NumPy 数组的一个属性,它返回一个包含数组各维度大小的元组。通过检查这个元组的长度(即维度的数量),我们可以确定数组的类型或结构。

  • 灰度图像 :通常是一个二维数组,表示为 (height, width)img.shape 返回的元组长度为 2。
  • 彩色图像 :通常是一个三维数组,表示为 (height, width, channels)channels 表示颜色通道的数量(例如 RGB 图像有三个通道,形状通常是 (height, width, 3)), img.shape 返回的元组长度为 3。
python 复制代码
# img 是一个 NumPy 数组
if len(img.shape) == 2:
    print("这是一个灰度图像")
elif len(img.shape) == 3:
    print("这是一个彩色图像")

二. 使用Matplotlab显示

灰度图像

python 复制代码
plt.imshow(img, cmap='gray')

理解cmap='gray'

直接imshow 会使用默认的颜色映射(通常是 viridis),这通常不是期望的灰度效果。需要明确指定颜色映射 (cmap) 为 'gray',这样可以确保图像中的每个像素值都被正确地映射到灰度级别。

彩色图像

OpenCV读取到的色彩通道顺序为BGR, Matplotlab读取显示的色彩通道为RGB,所以需要读取时转换通道

python 复制代码
plt.imshow(img[:, :, ::-1])

理解 img[:, :, ::-1]

第一维和第二维分别代表图像的高度和宽度,第三维有三个通道:红(R)、绿(G)、蓝(B)

  • : 表示选取所有元素。
  • ::-1 是Python中的切片语法,表示从尾到头(逆序)选择元素。这里的意图通常是翻转最后一个维度的数据,比如将RGB格式转换为BGR格式,或者相反。

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