OpenCV中imshow()和Matplotlib.pyplot的實現示例

這篇文章主要介紹了OpenCV中imshow()和Matplotlib.pyplot的實現示例，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

一、問題

在Python里使用OpenCV時，一般是通過cv2.imread讀入圖片，然后用plt.imshow顯示圖片，但最近學習OpenCV時這樣做的結果與預期的結果有較大的出入。查找資料后，才明白OpenCV里的imshow()和Matplotlib.pyplot的imshow()在使用上有一些區別，不注意的話很容易就會導致很奇怪的結果。

下面的示例代碼及運行結果顯示了這種差異：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#以灰度模式讀入圖片
messi=cv2.imread('messi.jpg',0)

#使用matplotlib.pyplot的imshow顯示圖片
plt.imshow(messi),plt.title('messi_plt')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隱藏坐標軸
plt.show()

#使用opencv的imshow顯示圖片
cv2.imshow('messi_cv',messi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

運行結果如下:

左邊是原圖，中間是cv2.imshow的顯示結果，右邊是plt.imshow的顯示結果。很明顯地看到，明明是讀入灰度圖，plt.imshow的結果卻更像是張彩圖，這顯然是有問題的。

二、分析和解決辦法

為了比較和分析OpenCV里imshow()和Matplotlib.pyplot里imshow()這兩者的差異，下面分別對顯示彩圖以及顯示灰度圖這兩種情況來進行說明。

彩色圖

對于彩色圖片，一般由R，G，B三個通道構成。然而，需要注意的是，OpenCV里彩色圖片加載時是按照BGR的順序，Matplotlib里彩色圖片加載時是按照RGB的順序。所以，當我們用cv2.imread讀入圖片，用cv2.imshow來顯示時自然是不會出問題的，但若用plt.imshow來顯示就會出現問題，如下面的結果所示。
這里省略示例代碼（和上面的幾乎相同，只是不要在cv2.imread里設置“0”這個參數即可），運行結果如下：

左邊是原圖，中間是cv2.imshow的顯示結果，右邊是plt.imshow的顯示結果。顯然，plt.imshow的結果出現了問題。
為了解決這個問題，方法很簡單，就是將通道R和通道B的內容調換一下，再用plt.imshow顯示時就正常了。下面給出該方法的示例代碼：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#讀入彩色圖片
messi=cv2.imread('messi.jpg',1)

#使用matplotlib.pyplot的imshow顯示圖片
plt.imshow(messi),plt.title('messi_plt')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隱藏坐標軸
plt.show()

##調換r、b通道，生成rgb順序的圖片并顯示
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顯示圖片
cv2.imshow('messi_cv',messi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

灰度圖

灰度圖是單通道圖片，按理說不會出現上面彩色圖的那種問題，不管是用cv2.imshow顯示還是用plt.imshow顯示，結果都應該是一樣的。然而，事實卻并非如此（如最開始的示例所示）。我糾結了好久不知道原因是什么，一開始以為是opencv和matplotlib的版本不匹配，結果更新版本之后還是有這個問題。后來，去找來matplotlib的API文檔才明白是咋回事。
matplotlib.pyplot.imshow函數里，有一個參數是cmap，API文檔里給出的說明是：

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'.

大致的意思是說，cmap給出了標量值如何映射到顏色空間，并且對于RGB(A)圖像此參數是忽略的；默認參數可查看rcParams[“image.cmap”]。鏈接轉過去的文檔是matplotlib的示例配置文檔matplotlibrc，里面定義了各種變量的默認值（這也是為什么我們在調用matplotlib里的函數時，有些參數我們沒給值也能正常運行的原因）。在這里能看到，cmap的默認值是viridis，這也就說明了在使用plt.imshow顯示灰度圖時出現問題的原因。

因此，為了解決該問題，使plt.imshow能正常地顯示灰度圖，方法也很簡單，就是修改cmap的值為'gray'。示例代碼如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#讀入彩色圖片
messi=cv2.imread('messi.jpg',0)

#使用opencv的imshow顯示圖片
cv2.imshow('messi_cv',messi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#使用matplotlib.pyplot的imshow顯示圖片
#cmap使用默認值
plt.imshow(messi),plt.title('messi_camp_default')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隱藏坐標軸
plt.show()

#使用matplotlib.pyplot的imshow顯示圖片
#cmap設置為'gray'
plt.imshow(messi,cmap='gray'),plt.title('messi_camp_gray')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隱藏坐標軸
plt.show()

運行結果為：

左邊是cv2.imshow的顯示結果，中間和右邊的是plt.imshow的顯示結果。

另外，cmap的值除了可以取默認參數及'gray'外，還有很多值可供我們選擇，詳細的說明在這里。其實這些東西了解下就行，等實際使用時，查閱下、試一試。根據需要選擇合適的就可以了。

注：
1.關于matplotlib里的imshow函數更詳細的說明在這里。
2.關于matplotlib.matplotlibrc文檔更詳細的說明在這里。
3.如果想查看或編輯自己電腦里的matplotlibrc文件，可使用此命令matplotlib.matplotlib_fname()獲取路徑。

三、總結

由于OpenCV里的imshow和Matplotlib里的imshow的一些差異，在使用時主要是要注意兩點：
1.顯示彩色圖時，要把b、r通道調換一下。
2.顯示灰度圖時，記得設置cmap的值為'gray'。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“OpenCV中imshow()和Matplotlib.pyplot的實現示例”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!