Warum zeigen OpenCV-geladene Bilder in Matplotlib ungenaue Farben an?

OpenCV-Farbdiskrepanz: Behebung der Diskrepanz zwischen geladenen und geplotteten Bildern

Bei der Verwendung von OpenCV zum Laden von Farbbildern und deren Anzeige mit Matplotlib ist dies nicht der Fall Es kommt selten vor, dass es bei den angezeigten Farben zu Abweichungen kommt. Dies ist auf die unterschiedlichen Standardfarbreihenfolgen zwischen OpenCV und Matplotlib zurückzuführen.

OpenCV speichert Bilder im Blau-Grün-Rot-Format (BGR), während Matplotlib Bilder im Rot-Grün-Blau-Format (RGB) erwartet. Format. Beim Anzeigen eines mit OpenCV geladenen Bildes in Matplotlib werden die Farbkanäle umgekehrt, was zu falschen Farben führt.

Lösung: BGR in RGB konvertieren

Um dieses Problem zu beheben, Wir müssen das geladene Bild mithilfe der cvtColor-Funktion von OpenCV explizit von BGR in RGB konvertieren.

<code class="python">RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)</code>

Durch die Verwendung von RGB_img im Matplotlib-Plot anstelle des ursprünglichen img stellen wir sicher, dass die Farbreihenfolge den Erwartungen von Matplotlib entspricht , und die Farben werden korrekt angezeigt.

Aktualisierter Code

<code class="python">import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# Load image with BGR order (default for OpenCV)
img = cv2.imread('lena_caption.png', cv2.IMREAD_COLOR)

# Convert BGR to RGB for compatibility with Matplotlib
RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Create grayscale image
bw_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Create figure for plotting
fig, axes = plt.subplots(1, 2)

# Plot original image with corrected color order
axes[0].imshow(RGB_img)
axes[0].set_title('Original Image (RGB)')
axes[0].set_xticks([]); axes[0].set_yticks([])

# Plot grayscale image
axes[1].imshow(bw_img, cmap='gray')
axes[1].set_title('BW Image')
axes[1].set_xticks([]); axes[1].set_yticks([])

plt.show()</code>

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