cv2.imshow不能显示但是plt.imshow可以显示

这个问题可能是因为您使用的是Jupyter notebook或者其他类似的交互式环境。cv2.imshow在这些环境下可能会遇到一些问题，因为它需要一个单独的窗口来显示图像。您可以尝试将您的代码复制到一个Python脚本中，然后在终端中运行它，这样cv2.imshow应该可以正常工作。如果您仍然想在Jupyter notebook中显示图像，可以尝试使用matplotlib库的imshow函数来代替cv2.imshow。这是因为plt.imshow可以在notebook中创建一个图形输出，而不需要单独的窗口。您可以使用以下代码来显示您的图像：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('your_image.jpg')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

这里的cv2.cvtColor是用来转换图像的颜色空间，因为OpenCV默认使用BGR颜色空间，而matplotlib使用RGB颜色空间。

相关问题

cv2.imshow和plt.imshow

### 回答1：
cv2.imshow是OpenCV库中用于显示图像的函数，可以在窗口中显示图像。它可以显示BGR格式的图像，但是需要注意的是，它不能在Jupyter Notebook中使用。

plt.imshow是Matplotlib库中用于显示图像的函数，可以在Jupyter Notebook中显示图像。它可以显示RGB格式的图像，但是需要注意的是，它不能显示BGR格式的图像。

### 回答2：
cv2.imshow和plt.imshow是两种常用的图片显示方式。cv2是OpenCV库中的一个模块，plt则是matplotlib库中的一个模块。

cv2.imshow是专门用于显示OpenCV读取或处理的图片的函数。它的调用方式为cv2.imshow("Window Name", Image)，其中Window Name表示设置的窗口名称，Image表示要显示的图片。cv2.imshow默认情况下会创建一个可调整大小的窗口，可以在其中显示图片。cv2.imshow的优点是速度快，显示稳定。它可以与其他OpenCV函数配合使用，实现图像处理等操作，例如对图像进行高斯滤波、二值化等。

plt.imshow则是matplotlib库中用于显示图片的函数之一。它的调用方式为plt.imshow(Image)，其中Image表示要显示的图片。plt.imshow默认情况下会在调用代码所在的Jupyter Notebook或Python文件中创建一个静态的图像显示窗口，可以在其中显示图片。plt.imshow的优点是它可以显示的图片类型更多，例如支持RGB、灰度图、alpha透明度、热成像等多种类型。同时，plt.imshow也支持对图像像素进行修改，并且支持调节显示效果的参数，例如亮度、对比度、饱和度等。

总的来说，cv2.imshow和plt.imshow是两种不同的图片显示方式，各有优点。在实际应用中，我们需要根据具体的情况和需求选择合适的显示方式。如果需要快速地显示OpenCV处理后的图像或实现实时图像处理，可以选择使用cv2.imshow；如果需要更加丰富的图像显示效果或在Jupyter Notebook中进行可视化分析，可以选择使用plt.imshow。

### 回答3：
cv2.imshow()是OpenCV中显示图片的函数，而plt.imshow()则是matplotlib库中显示图片的函数。二者主要有以下区别。

1. 显示方式：

cv2.imshow()会弹出一个新的窗口显示图像，而plt.imshow()通常是在Jupyter Notebook或者其他交互式环境中显示图像。

2. 颜色空间：

cv2.imread()读取的图像是BGR格式，而plt.imread()则是RGB格式。因此，如果要用两者一起使用，需要先将其中一个的图像颜色空间转换一下。比如，可将cv2.imread()读取的BGR图像用cv2.cvtColor()转换成RGB格式再用plt.imshow()显示。

3. 数据类型：

plt.imshow()接受的图像数据类型要比cv2.imshow()更为灵活，可接受除了OpenCV中的Mat之外的各种数据类型。比如，可将一个numpy数组或者PIL.Image类型的图像用plt.imshow()显示。

4. 显示内容：

cv2.imshow()只能显示图像本身，而plt.imshow()则允许我们在图像周围加上标题、坐标轴等信息。比如，可用plt.title()给图像加上标题，用plt.axis()控制坐标轴的范围等。

综上所述，cv2.imshow()和plt.imshow()各有各的优点和适用场合。在OpenCV应用中，我们通常使用cv2.imshow()实时显示图像；而在Jupyter Notebook中，我们通常使用plt.imshow()将图像嵌入到notebook中，同时给图像加上各种信息以便更好地展示和解释。

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加噪声 def noise(img): out = img rows, cols, chn = img.shape for i in range(250): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) out[x, y, :] = 255 return out if __name__ == "__main__": image = cv2.imread('game1(1).jpg') plt.subplot(3, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('Original') noise_img = noise(image) plt.subplot(3, 2, 2) plt.imshow(noise_img) plt.axis('off') plt.title('noise') # 均值滤波 result1 = cv2.blur(noise_img, (5, 5)) plt.subplot(3, 2, 3) plt.imshow(result1) plt.axis('off') plt.title('mean') # 方框滤波 result2 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=1) plt.subplot(3, 2, 4) plt.imshow(result2) plt.axis('off') plt.title('box') # 高斯滤波 result3 = cv2.GaussianBlur(noise_img, (3, 3), 0) plt.subplot(3, 2, 5) plt.imshow(result3) plt.axis('off') plt.title('gaussian') # 中值滤波 result4 = cv2.medianBlur(noise_img, 3) plt.subplot(3, 2, 6) plt.imshow(result4) plt.axis('off') plt.title('median') plt.show() 为什么读取的图片是紫色的

读取的图片出现紫色可能是由于以下原因：

1. 图片读取路径错误：请确保图片路径正确，包括文件名和文件后缀。

2. 图片格式不支持：OpenCV库对于一些特殊的图片格式可能存在兼容性问题。请确保读取的图片格式是OpenCV支持的格式，如JPEG、PNG等。

3. 图片通道顺序错误：OpenCV默认使用BGR通道顺序，而matplotlib默认使用RGB通道顺序。如果读取的图片通道顺序与预期不符，会导致颜色显示不正常。可以尝试使用cv2.cvtColor()函数将BGR顺序转换为RGB顺序。

4. 图片数据类型错误：OpenCV默认使用8位无符号整数表示像素值，而matplotlib默认使用浮点数表示像素值。如果读取的图片数据类型与预期不符，可能会导致颜色显示不正常。可以尝试使用img.astype()函数将图片数据类型转换为正确的类型。

请检查以上可能的原因，并逐一排除，以解决图片紫色显示的问题。