cv2.imread读取矩阵

时间: 2023-10-14 17:04:21 浏览: 173

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。

cv2.imread函数读取的矩阵是一个三维数组，表示图片的像素值。它的形式是，其中通道数是3，分别表示红色、绿色和蓝色通道的像素值。每个像素的值是一个整数，范围在0-255之间。这个矩阵可以通过循环遍历来查看每个像素的值。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [使用matplotlib.image.imread()和cv2.imread()读取png图像的差异](https://blog.csdn.net/edward_zcl/article/details/126647325)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

阅读全文

cv2.imread读取矩阵

相关推荐

Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective的示例

OpenCV 使用imread()函数读取图片的六种正确姿势

cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

opencv cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

c++下，cv.imread读取文件路径

imgname = os.path.splitext(os.path.basename(imgpath))[0] img = cv2.imread(imgpath, cv2.IMREAD_COLOR)详细解释以及库函数介绍

pred_image = cv2.imread(pred_path) gt_image = cv2.imread(gt_path) 计算pred_image与gt_image之间的FID值

cv2.imdecode怎么向cv2.imread一样读出来是相同的二维矩阵

cv2.imread

cv2.IMREAD_COLOR

cv2.imread函数 C++

image_path, mask_path = self.dataset[item] image = cv2.imread(image_path) mask = cv2.imread(mask_path) if self.is_train: image, mask = reset_image(image, mask, 416, True) if random.random() < 0.5:

cv2.imread()输出的三维矩阵是什么意思

cv2.imread(images[2])

src = cv2.imread(fn)

cv2.imread读取图片得到矩阵

cv2.imread读取图片得到的矩阵全为256

cv2.imread读取图片得到的矩阵全为255

最新推荐

PaddleTS 是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验

RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

管理建模和仿真的文件

Keil uVision5全面精通指南

flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

PHP博客旅游的探索之旅

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

java 号码后四位用‘xxxx’脱敏

Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库