一. 確認(rèn)圖像的數(shù)組類型

在使用 OpenCV 的 cv2.imread() 函數(shù)讀取圖像時(shí)，第二個(gè)參數(shù)（標(biāo)志）決定了圖像的讀取方式。具體來(lái)說(shuō)，0、1 和 -1 分別對(duì)應(yīng)不同的讀取模式：

這里不討論處理包含透明度通道的圖像

使用 img.shape 判斷圖像類型

在 OpenCV 中，當(dāng)你使用 cv2.imread() 函數(shù)讀取一張圖像時(shí)，它會(huì)將圖像加載到內(nèi)存中，并將其存儲(chǔ)為一個(gè) NumPy 數(shù)組。img.shape 是 NumPy 數(shù)組的一個(gè)屬性，它返回一個(gè)包含數(shù)組各維度大小的元組。通過(guò)檢查這個(gè)元組的長(zhǎng)度（即維度的數(shù)量），我們可以確定數(shù)組的類型或結(jié)構(gòu)。

• 灰度圖像：通常是一個(gè)二維數(shù)組，表示為 (height, width)， img.shape 返回的元組長(zhǎng)度為 2。
• 彩色圖像：通常是一個(gè)三維數(shù)組，表示為 (height, width, channels)， channels 表示顏色通道的數(shù)量（例如 RGB 圖像有三個(gè)通道，形狀通常是 (height, width, 3)）， img.shape 返回的元組長(zhǎng)度為 3。

# img 是一個(gè) NumPy 數(shù)組
if len(img.shape) == 2:
    print("這是一個(gè)灰度圖像")
elif len(img.shape) == 3:
    print("這是一個(gè)彩色圖像")

二. 使用Matplotlab顯示

灰度圖像

plt.imshow(img, cmap='gray')

理解cmap='gray'

直接imshow 會(huì)使用默認(rèn)的顏色映射（通常是 viridis），這通常不是期望的灰度效果。需要明確指定顏色映射 (cmap) 為 'gray'，這樣可以確保圖像中的每個(gè)像素值都被正確地映射到灰度級(jí)別。

彩色圖像

OpenCV讀取到的色彩通道順序?yàn)?code>BGR, Matplotlab讀取顯示的色彩通道為RGB，所以需要讀取時(shí)轉(zhuǎn)換通道

plt.imshow(img[:, :, ::-1])

理解 img[:, :, ::-1]

第一維和第二維分別代表圖像的高度和寬度，第三維有三個(gè)通道：紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）

• : 表示選取所有元素。
• ::-1 是Python中的切片語(yǔ)法，表示從尾到頭（逆序）選擇元素。這里的意圖通常是翻轉(zhuǎn)最后一個(gè)維度的數(shù)據(jù)，比如將RGB格式轉(zhuǎn)換為BGR格式，或者相反。

到此這篇關(guān)于Matplotlab顯示OpenCV讀取到的圖像的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlab OpenCV圖像內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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