我们一般利用cv2.imread来读取彩色图像和灰度图像,并可利用cv2.imshow来显示图像;但在特殊场合下,我们为了方便对比区分,需采用matplotlib.pyplot来显示图像,就如下图所示。 本次遇到的问题是两种方法显示彩色和灰度图像的结果有差异,当利用cv2.imshow显示读取彩色图像时,会“偏黄”;当利用cv2.imshow显示读取的灰度图像时...
1 首先通过imread读入源图并显示。import cv2 as cvimport numpy as npimport copyimport randomfrom matplotlib import pyplot as plt# cv.imread 读取图像格式为b,g,rimg = cv.imread('c:\\meiping1.png')cv.imshow("img",img)2 然后 采用plt方法进行显示。把imread生成的img使用plt输出。plt...
1、给出一张图片。2、用python读取图片：img = mpimg.imread('a.gif')注意：这里的gif就是上图，虽然是gif格式，但却只有一帧图片，因此是可以读取的；img实际上是一个多维列表。把数组在转化为图片：plt.imshow(img)：3、img[:,:,1]是一个单通道图像，应该是灰度图，但是matplotlib显示出来的...
如何用cv2读取图片 的方法展示一张图片。opencv默认的imread是以BGR的方式进行存储的,而matplotlib的imshow默认则是以RGB格式展示,所以此处我们必须对图片的通道进行转换(cv2.cvtColor函数) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 %matplotlib inline path=r'C python 3.6 使用 opencv 3.4 ...
1. 图像读取与展示 使用plt读取和展示图像 plt不仅可以用来生成图表,也支持读取和展示图像,使用plt.imshow()可以显示图像,而plt.imread()则用于读取图像文件。 使用skimage读取和展示图像 skimage提供了io.imread()和io.imshow()函数来分别读取和展示图像,不同于plt,skimage读取的图像直接是numpy数组格式,便于进行科学...
紧接着是图像处理,其中包括转为灰度图,读取颜色字典,然后腐化膨胀操作。 1 # 处理图片 2 def get_color(frame): 3 print('go in get_color') 4 hsv = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2hsv) 5 maxsum = -100 6 color = none 7 color_dict = getcolorlist() ...
使用opencv库进行演示1.图像读取cv2.imread( ) 注:cv2.imread的返回结果是按照bgr顺序排列的2.图像显示cv2.imshow(windowName,img... = img[:,:,2].copy() #保留图像红色通道分量cv2.imshow('result',red) #显示图像cv2.imwrite('result.png',red) #保存图像 ...
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。 2.2 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?