OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()的实现


Posted in Python onNovember 25, 2019

一、问题

在Python里使用OpenCV时,一般是通过cv2.imread读入图片,然后用plt.imshow显示图片,但最近学习OpenCV时这样做的结果与预期的结果有较大的出入。查找资料后,才明白OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()在使用上有一些区别,不注意的话很容易就会导致很奇怪的结果。

下面的示例代码及运行结果显示了这种差异:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#以灰度模式读入图片
messi=cv2.imread('messi.jpg',0)

#使用matplotlib.pyplot的imshow显示图片
plt.imshow(messi),plt.title('messi_plt')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隐藏坐标轴
plt.show()

#使用opencv的imshow显示图片
cv2.imshow('messi_cv',messi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下:

OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()的实现

左边是原图,中间是cv2.imshow的显示结果,右边是plt.imshow的显示结果。很明显地看到,明明是读入灰度图,plt.imshow的结果却更像是张彩图,这显然是有问题的。

二、分析和解决办法

为了比较和分析OpenCV里imshow()和Matplotlib.pyplot里imshow()这两者的差异,下面分别对显示彩图以及显示灰度图这两种情况来进行说明。

彩色图

对于彩色图片,一般由R,G,B三个通道构成。然而,需要注意的是,OpenCV里彩色图片加载时是按照BGR的顺序,Matplotlib里彩色图片加载时是按照RGB的顺序。所以,当我们用cv2.imread读入图片,用cv2.imshow来显示时自然是不会出问题的,但若用plt.imshow来显示就会出现问题,如下面的结果所示。
这里省略示例代码(和上面的几乎相同,只是不要在cv2.imread里设置“0”这个参数即可),运行结果如下:

OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()的实现

左边是原图,中间是cv2.imshow的显示结果,右边是plt.imshow的显示结果。显然,plt.imshow的结果出现了问题。
为了解决这个问题,方法很简单,就是将通道R和通道B的内容调换一下,再用plt.imshow显示时就正常了。下面给出该方法的示例代码:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#读入彩色图片
messi=cv2.imread('messi.jpg',1)

#使用matplotlib.pyplot的imshow显示图片
plt.imshow(messi),plt.title('messi_plt')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隐藏坐标轴
plt.show()

##调换r、b通道,生成rgb顺序的图片并显示
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显示图片
cv2.imshow('messi_cv',messi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

灰度图

灰度图是单通道图片,按理说不会出现上面彩色图的那种问题,不管是用cv2.imshow显示还是用plt.imshow显示,结果都应该是一样的。然而,事实却并非如此(如最开始的示例所示)。我纠结了好久不知道原因是什么,一开始以为是opencv和matplotlib的版本不匹配,结果更新版本之后还是有这个问题。后来,去找来matplotlib的API文档才明白是咋回事。
matplotlib.pyplot.imshow函数里,有一个参数是cmap,API文档里给出的说明是:

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'.

大致的意思是说,cmap给出了标量值如何映射到颜色空间,并且对于RGB(A)图像此参数是忽略的;默认参数可查看rcParams[“image.cmap”]。链接转过去的文档是matplotlib的示例配置文档matplotlibrc,里面定义了各种变量的默认值(这也是为什么我们在调用matplotlib里的函数时,有些参数我们没给值也能正常运行的原因)。在这里能看到,cmap的默认值是viridis,这也就说明了在使用plt.imshow显示灰度图时出现问题的原因。

因此,为了解决该问题,使plt.imshow能正常地显示灰度图,方法也很简单,就是修改cmap的值为'gray'。示例代码如下:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#读入彩色图片
messi=cv2.imread('messi.jpg',0)

#使用opencv的imshow显示图片
cv2.imshow('messi_cv',messi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#使用matplotlib.pyplot的imshow显示图片
#cmap使用默认值
plt.imshow(messi),plt.title('messi_camp_default')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隐藏坐标轴
plt.show()

#使用matplotlib.pyplot的imshow显示图片
#cmap设置为'gray'
plt.imshow(messi,cmap='gray'),plt.title('messi_camp_gray')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隐藏坐标轴
plt.show()

运行结果为:

OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()的实现

左边是cv2.imshow的显示结果,中间和右边的是plt.imshow的显示结果。

另外,cmap的值除了可以取默认参数及'gray'外,还有很多值可供我们选择,详细的说明在这里。其实这些东西了解下就行,等实际使用时,查阅下、试一试。根据需要选择合适的就可以了。

注:
1.关于matplotlib里的imshow函数更详细的说明在这里。
2.关于matplotlib.matplotlibrc文档更详细的说明在这里。
3.如果想查看或编辑自己电脑里的matplotlibrc文件,可使用此命令matplotlib.matplotlib_fname()获取路径。

三、总结

由于OpenCV里的imshow和Matplotlib里的imshow的一些差异,在使用时主要是要注意两点:
1.显示彩色图时,要把b、r通道调换一下。
2.显示灰度图时,记得设置cmap的值为'gray'。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Python使用shelve模块实现简单数据存储的方法
May 20 Python
Python for Informatics 第11章之正则表达式(四)
Apr 21 Python
Python中多个数组行合并及列合并的方法总结
Apr 12 Python
Python3实现的爬虫爬取数据并存入mysql数据库操作示例
Jun 06 Python
Python Web框架之Django框架Model基础详解
Aug 16 Python
python函数调用,循环,列表复制实例
May 03 Python
对python pandas中 inplace 参数的理解
Jun 27 Python
Python DES加密实现原理及实例解析
Jul 17 Python
python自动化测试三部曲之request+django实现接口测试
Oct 07 Python
flask框架中的cookie和session使用
Jan 31 Python
pandas 操作 Excel操作总结
Mar 31 Python
Python IO文件管理的具体使用
Mar 20 Python
Python解析json代码实例解析
Nov 25 #Python
python实现差分隐私Laplace机制详解
Nov 25 #Python
python3实现弹弹球小游戏
Nov 25 #Python
python数据化运营的重要意义
Nov 25 #Python
python实现拉普拉斯特征图降维示例
Nov 25 #Python
python模块hashlib(加密服务)知识点讲解
Nov 25 #Python
Python3如何对urllib和urllib2进行重构
Nov 25 #Python
You might like
虫族 Zerg 热键控制
2020/03/14 星际争霸
(PHP实现)只使用++运算实现加法,减法,乘法,除法
2013/06/27 PHP
兼容各大浏览器带关闭按钮的漂浮多组图片广告代码
2014/06/05 PHP
php调整服务器时间的方法
2015/04/03 PHP
PHP生成随机数的方法总结
2018/03/01 PHP
点击广告后才能获得下载地址
2006/10/26 Javascript
JS正则中的RegExp对象对象
2012/11/07 Javascript
jQuery客户端分页实例代码
2013/11/18 Javascript
iScroll中事件点击触发两次解决方案
2015/03/11 Javascript
javascript实现table表格隔行变色的方法
2015/05/13 Javascript
简单谈谈javascript中的变量、作用域和内存问题
2015/08/30 Javascript
jQuery中deferred对象使用方法详解
2016/07/14 Javascript
AngularJS ng-blur 指令详解及简单实例
2016/07/30 Javascript
原生JS仿QQ阅读点击展开、收起效果
2017/03/08 Javascript
Vue.js如何优雅的进行form validation
2017/04/07 Javascript
React-Native左右联动List的示例代码
2017/09/21 Javascript
vue 注册组件的使用详解
2018/05/05 Javascript
Vue中"This dependency was not found"问题的解决方法
2018/06/19 Javascript
vue学习之Vue-Router用法实例分析
2020/01/06 Javascript
JavaScript多种图形实现代码实例
2020/06/28 Javascript
vue-router 2.0 跳转之router.push()用法说明
2020/08/12 Javascript
[01:13]DOTA2群星解读国服召集令 一起说出回归的理由
2013/07/17 DOTA
详解Python的迭代器、生成器以及相关的itertools包
2015/04/02 Python
简单易懂的python环境安装教程
2017/07/13 Python
使用Python的package机制如何简化utils包设计详解
2017/12/11 Python
Python基于socket实现简单的即时通讯功能示例
2018/01/16 Python
Python 通过微信控制实现app定位发送到个人服务器再转发微信服务器接收位置信息
2019/08/05 Python
python requests证书问题解决
2019/09/05 Python
python字典和json.dumps()的遇到的坑分析
2020/03/11 Python
TensorFlow中如何确定张量的形状实例
2020/06/23 Python
Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)
2020/12/15 Python
如何查看浏览器对html5的支持情况
2020/12/15 HTML / CSS
香港现代设计家具品牌:Ziinlife Furniture
2018/11/13 全球购物
运动会广播稿80字
2014/01/23 职场文书
《金钱的魔力》教学反思
2014/02/24 职场文书
小学生国庆演讲稿
2014/09/05 职场文书