python 图像处理——关于plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有“色差”、“发蓝”问题的解决方法_python处理色差问题

一、彩色图像出现色差

使用cv2.imread()读取图像时，默认彩色图像的三通道顺序为B、G、R，这与我们所熟知的RGB中的R通道和B通道正好互换位置了。

而使用plt.imshow()函数却默认显示图像的通道顺序为R、G、B，导致图像出现色差发蓝。

彩色图像出现色差代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/picture/Lena.jpg')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) 		#隐藏x轴和y轴

plt.imshow(img)
plt.show()
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运行结果如图1-1所示，其颜色偏蓝，怪吓人的：

解决办法：重新组合

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/picture/Lena.jpg')

b,g,r = cv2.split(img)			#分别提取B、G、R通道
img2 = cv2.merge([r,g,b])	#重新组合为R、G、B

#或者直接 img2 =  cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img2)
plt.show()
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运行结果如图1-2所示，将BGR调整回RGB后其能正常显示：

二、灰度图像出现色差原因

那么为什么plt.imshow()显示灰度图（只有一个通道）还会出现色差呢？

上一段讲过，这是因为plt.imshow()函数默认显示三通道图像，把灰度图当作彩色图显示出来了，所以出现了发蓝的现象。

灰色图像出现色差代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img_gray = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/picture/Lena.jpg',0)

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img_gray)
plt.show()

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运行结果如图2-1所示，其图片显示颜色偏绿色：

解决办法：在imshow函数添加cmap=‘gray’

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#0为灰度图的方式读取
img_gray = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/picture/Lena.jpg',0)

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img_gray,cmap='gray')
plt.show()
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运行结果如图2-2所示，图片正常显示：