一、問題

在Python里使用OpenCV時(shí)，一般是通過cv2.imread讀入圖片，然后用plt.imshow顯示圖片，但最近學(xué)習(xí)OpenCV時(shí)這樣做的結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果有較大的出入。查找資料后，才明白OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()在使用上有一些區(qū)別，不注意的話很容易就會(huì)導(dǎo)致很奇怪的結(jié)果。

下面的示例代碼及運(yùn)行結(jié)果顯示了這種差異：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#以灰度模式讀入圖片
messi=cv2.imread('messi.jpg',0)

#使用matplotlib.pyplot的imshow顯示圖片
plt.imshow(messi),plt.title('messi_plt')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隱藏坐標(biāo)軸
plt.show()

#使用opencv的imshow顯示圖片
cv2.imshow('messi_cv',messi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

運(yùn)行結(jié)果如下:

左邊是原圖，中間是cv2.imshow的顯示結(jié)果，右邊是plt.imshow的顯示結(jié)果。很明顯地看到，明明是讀入灰度圖，plt.imshow的結(jié)果卻更像是張彩圖，這顯然是有問題的。

二、分析和解決辦法

為了比較和分析OpenCV里imshow()和Matplotlib.pyplot里imshow()這兩者的差異，下面分別對(duì)顯示彩圖以及顯示灰度圖這兩種情況來進(jìn)行說明。

彩色圖

對(duì)于彩色圖片，一般由R，G，B三個(gè)通道構(gòu)成。然而，需要注意的是，OpenCV里彩色圖片加載時(shí)是按照BGR的順序，Matplotlib里彩色圖片加載時(shí)是按照RGB的順序。所以，當(dāng)我們用cv2.imread讀入圖片，用cv2.imshow來顯示時(shí)自然是不會(huì)出問題的，但若用plt.imshow來顯示就會(huì)出現(xiàn)問題，如下面的結(jié)果所示。
這里省略示例代碼（和上面的幾乎相同，只是不要在cv2.imread里設(shè)置“0”這個(gè)參數(shù)即可），運(yùn)行結(jié)果如下：

左邊是原圖，中間是cv2.imshow的顯示結(jié)果，右邊是plt.imshow的顯示結(jié)果。顯然，plt.imshow的結(jié)果出現(xiàn)了問題。
為了解決這個(gè)問題，方法很簡單，就是將通道R和通道B的內(nèi)容調(diào)換一下，再用plt.imshow顯示時(shí)就正常了。下面給出該方法的示例代碼：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#讀入彩色圖片
messi=cv2.imread('messi.jpg',1)

#使用matplotlib.pyplot的imshow顯示圖片
plt.imshow(messi),plt.title('messi_plt')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隱藏坐標(biāo)軸
plt.show()

##調(diào)換r、b通道，生成rgb順序的圖片并顯示
b,g,r=cv2.split(messi) #通道的拆分
messi_rgb=cv2.merge((r,g,b)) #通道的融合
plt.imshow(messi_rgb),plt.title('messi_rgb_plt')
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

#使用opencv的imshow顯示圖片
cv2.imshow('messi_cv',messi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

灰度圖

灰度圖是單通道圖片，按理說不會(huì)出現(xiàn)上面彩色圖的那種問題，不管是用cv2.imshow顯示還是用plt.imshow顯示，結(jié)果都應(yīng)該是一樣的。然而，事實(shí)卻并非如此（如最開始的示例所示）。我糾結(jié)了好久不知道原因是什么，一開始以為是opencv和matplotlib的版本不匹配，結(jié)果更新版本之后還是有這個(gè)問題。后來，去找來matplotlib的API文檔才明白是咋回事。
matplotlib.pyplot.imshow函數(shù)里，有一個(gè)參數(shù)是cmap，API文檔里給出的說明是：

cmap : str or Colormap, optional
The Colormap instance or registered colormap name used to map scalar data to colors. This parameter is ignored for RGB(A) data. Defaults to rcParams[“image.cmap”] = ‘viridis'.

大致的意思是說，cmap給出了標(biāo)量值如何映射到顏色空間，并且對(duì)于RGB(A)圖像此參數(shù)是忽略的；默認(rèn)參數(shù)可查看rcParams[“image.cmap”]。鏈接轉(zhuǎn)過去的文檔是matplotlib的示例配置文檔matplotlibrc，里面定義了各種變量的默認(rèn)值（這也是為什么我們?cè)谡{(diào)用matplotlib里的函數(shù)時(shí)，有些參數(shù)我們沒給值也能正常運(yùn)行的原因）。在這里能看到，cmap的默認(rèn)值是viridis，這也就說明了在使用plt.imshow顯示灰度圖時(shí)出現(xiàn)問題的原因。

因此，為了解決該問題，使plt.imshow能正常地顯示灰度圖，方法也很簡單，就是修改cmap的值為'gray'。示例代碼如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#讀入彩色圖片
messi=cv2.imread('messi.jpg',0)

#使用opencv的imshow顯示圖片
cv2.imshow('messi_cv',messi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#使用matplotlib.pyplot的imshow顯示圖片
#cmap使用默認(rèn)值
plt.imshow(messi),plt.title('messi_camp_default')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隱藏坐標(biāo)軸
plt.show()

#使用matplotlib.pyplot的imshow顯示圖片
#cmap設(shè)置為'gray'
plt.imshow(messi,cmap='gray'),plt.title('messi_camp_gray')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隱藏坐標(biāo)軸
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果為：

左邊是cv2.imshow的顯示結(jié)果，中間和右邊的是plt.imshow的顯示結(jié)果。

另外，cmap的值除了可以取默認(rèn)參數(shù)及'gray'外，還有很多值可供我們選擇，詳細(xì)的說明在這里。其實(shí)這些東西了解下就行，等實(shí)際使用時(shí)，查閱下、試一試。根據(jù)需要選擇合適的就可以了。

注：
1.關(guān)于matplotlib里的imshow函數(shù)更詳細(xì)的說明在這里。
2.關(guān)于matplotlib.matplotlibrc文檔更詳細(xì)的說明在這里。
3.如果想查看或編輯自己電腦里的matplotlibrc文件，可使用此命令matplotlib.matplotlib_fname()獲取路徑。

三、總結(jié)

由于OpenCV里的imshow和Matplotlib里的imshow的一些差異，在使用時(shí)主要是要注意兩點(diǎn)：
1.顯示彩色圖時(shí)，要把b、r通道調(diào)換一下。
2.顯示灰度圖時(shí)，記得設(shè)置cmap的值為'gray'。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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