plt.show和imshow

时间: 2023-11-17 10:54:54 浏览: 76

python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

在Python的图像处理领域，`plt.imshow()` 和 `cv2.imshow()` 是两个常用的函数，分别来自matplotlib库和OpenCV库，用于显示图像。虽然它们都能完成图像显示的任务，但它们在处理颜色和显示方式上存在一定的差异。我们要了解颜色空间的不同。OpenCV在读取图像时，默认使用BGR（蓝绿红）颜色空间，这是源于计算机视觉领域的常见标准。相反，matplotlib的`plt.imshow()` 使用的是RGB（红绿蓝）颜色空间，这是人类视觉感知的典型颜色模型。因此，当我们在不进行颜色空间转换的情况下，直接使用`plt.imshow()` 显示由`cv2.imread()` 读取的图像时，会出现颜色失真的情况。例如，上述代码中通过`cv2.split()` 分离图像的BGR通道，然后使用`cv2.merge()` 将通道顺序调整为RGB，以便于`plt.imshow()` 正常显示。 `cv2.imshow()` 主要适用于实时显示原始图像或经过处理的图像，比如进行图像滤波、边缘检测等操作后，可以直接使用`cv2.imshow()` 显示结果。它支持窗口管理，可以创建多个窗口显示不同的图像，并通过`cv2.waitKey()` 控制程序暂停，等待用户按键后再继续执行。此外，`cv2.imshow()` 只支持BGR颜色空间，对于灰度图像，直接显示即可。 `plt.imshow()` 则更倾向于数据可视化，它可以用于绘制二维数组数据，不仅限于图像，还可以是其他形式的网格数据。`plt.imshow()` 支持多种颜色映射（colormap），如灰度、热力图等，通过设置`cmap` 参数来改变显示效果。对于彩色图像，如果从OpenCV读取，需要先将BGR图像转换为RGB，或者在调用`plt.imshow()` 时指定BGR颜色映射。对于灰度图像，可以使用`cmap='gray'` 参数来显示。 `cv2.imshow()` 更注重于基本的图像显示和交互，而`plt.imshow()` 则更强大，适合复杂的图像分析和数据可视化。在选择使用哪个函数时，需要根据实际需求来决定。如果你需要在处理图像后进行高级的图形渲染或数据分析，`plt.imshow()` 是更好的选择；而如果只是简单地查看原始或处理过的图像，`cv2.imshow()` 则更为方便。在进行跨库操作时，理解并适当地处理颜色空间转换是至关重要的，以免导致颜色显示错误。

plt.show() 是一个 Matplotlib 库中的函数，用于显示绘制的图形。它会将之前绘制好的图形显示在屏幕上。需要注意的是，在 plt.show() 函数之后，程序会暂停，直到关闭图形窗口。而 imshow() 是 Matplotlib 中的一个函数，用于将数据以图像的形式显示出来。它通常与 plt.show() 结合使用，将图像显示在屏幕上。

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