OpenCV與Python之圖像的讀入與顯示以及利用Numpy的圖像轉換

1：讀入圖像，顯示圖像與保存圖像

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代碼：

import cv2

img=cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.namedWindow('lena',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('lena',img)
k=cv2.waitKey(0)

if k==27:
    cv2.destroyAllWindows()
    plt.close()
elif k==ord('s'):
    cv2.imwrite('lenagray.png',img)
    cv2.destroyAllWindows()

效果：

 

2：另一種顯示方法

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利用matplotlib去顯示圖像。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img=cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
plt.imshow(img)
plt.show()

效果：

問題來了，為什么顯示的顏色與原圖不同呢？

后來網上搜索后才知道，對於opencv的像素是BGR順序，然而matplotlib所遵循的是RGB順序。

opencv的一個像素為：[B,G,R] ,matplotlib的一個像素為：[R,G,B]。這就是為什么本來發紅的區域變得有些發藍了。

解決方法：

解決方法有很多。

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

img=cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)

#method1
b,g,r=cv2.split(img)
img2=cv2.merge([r,g,b])
plt.imshow(img2)
plt.show()

#method2
img3=img[:,:,::-1]
plt.imshow(img3)
plt.show()

#method3
img4=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img4)
plt.show()

效果：

 

3：關於numpy的矩陣的翻轉（對於上述的方法2的說明）

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上述方法2正是利用了numpy對數組的翻轉。舉例說明。

我仿照圖片的像素格式，建立一個2行3列的，每個像素有包含RGB3個元素。

分別進行圖中所示的4種運算。

執行a[:-1]，移除了后面的一行。對於一維數組，后面的一行其實就是最后一個元素，所以這個運算就是移除最后一個元素。

執行a[::-1]，上下兩行交換了。同樣的看成一維數組的話，一行就是一個元素，這個運算其實就是對一個一維數組內的元素前后對調。多維數組可以理解成對對第一個方括號內的每一個元素前后對調。

執行a[:,::-1]，每一行中的元素前后交換了。簡單理解就是對第二層反括號內的元素前后對調。

執行a[:,:,::-1]，這樣就好理解了，肯定是對第三層方括號內的元素對調。這也就解釋了，對於一個24位深度的圖像執行這個操作的話，是對每個像素的RGB進行對調。

對於圖像而言，a[::-1]，a[:,::-1]，a[:,:,::-1]上述的三種方法分別是X軸的鏡像，Y軸的鏡像，BGR轉換為RGB的操作。

示例：