OpenCV 颜色差异：解决加载图像和绘制图像之间的差异
当利用 OpenCV 加载彩色图像并使用 Matplotlib 显示它们时，它不是显示颜色差异的情况并不常见。这是由于 OpenCV 和 Matplotlib 之间默认颜色顺序的差异造成的。
OpenCV 以蓝绿红 (BGR) 格式存储图像，而 Matplotlib 期望以红绿蓝 (RGB) 格式存储图像格式。在 Matplotlib 中显示使用 OpenCV 加载的图像时，颜色通道会反转，导致颜色不正确。
解决方案：将 BGR 转换为 RGB
要纠正此问题，我们需要使用OpenCV的cvtColor函数将加载的图像从BGR显式转换为RGB。
<code class="python">RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)</code>
通过在Matplotlib图中使用RGB_img而不是原始img，我们确保颜色顺序符合Matplotlib的期望，颜色显示正确。
更新代码
<code class="python">import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# Load image with BGR order (default for OpenCV)
img = cv2.imread('lena_caption.png', cv2.IMREAD_COLOR)
# Convert BGR to RGB for compatibility with Matplotlib
RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Create grayscale image
bw_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Create figure for plotting
fig, axes = plt.subplots(1, 2)
# Plot original image with corrected color order
axes[0].imshow(RGB_img)
axes[0].set_title('Original Image (RGB)')
axes[0].set_xticks([]); axes[0].set_yticks([])
# Plot grayscale image
axes[1].imshow(bw_img, cmap='gray')
axes[1].set_title('BW Image')
axes[1].set_xticks([]); axes[1].set_yticks([])
plt.show()</code>以上是为什么 OpenCV 加载的图像在 Matplotlib 中显示的颜色不准确？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
