


**Warum erscheinen meine OpenCV-Bilder beim Plotten mit Matplotlib farbverzerrt?**
Farbdiskrepanz beim Laden von OpenCV-Bildern behoben
Beim Laden von Farbbildern mit Python OpenCV zum anschließenden Plotten wurde beobachtet, dass die angezeigten Farben verzerrt erscheinen . Dieses Problem entsteht aufgrund der unterschiedlichen Farbraumdarstellungen, die von OpenCV und matplotlib verwendet werden.
Den Farbraumunterschied verstehen:
OpenCV verwendet den BGR (Blau-Grün-Rot). ) Farbraum, während Matplotlib den RGB-Farbraum (Rot-Grün-Blau) verwendet. Diese Inkompatibilität führt zu einer Verwechslung der Farben bei der Anzeige dieser Bilder.
Lösung des Problems:
Um dieses Problem zu beheben, ist es notwendig, das Bild in zu konvertieren den RGB-Farbraum, bevor Sie ihn plotten. Dies kann mit der Konvertierungsfunktion von OpenCV erfolgen:
<code class="python">RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)</code>
Dieser Schritt stellt sicher, dass die Farben im geplotteten Bild genau das ursprüngliche Eingabebild widerspiegeln.
Beispiel:
Der folgende Codeausschnitt demonstriert diese Lösung:
<code class="python">import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # Loading the image using OpenCV (BGR by default) img = cv2.imread('lena_caption.png') # Converting the image to RGB RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # Plotting the original and converted RGB image plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img) plt.title('Original Image (BGR)') plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(RGB_img) plt.title('Converted RGB Image') plt.show()</code>
Durch den Einsatz dieser Konvertierungstechnik können wir Farbbilder mit OpenCV und matplotlib erfolgreich laden und plotten, ohne dass es zu Farbverzerrungen kommt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von**Warum erscheinen meine OpenCV-Bilder beim Plotten mit Matplotlib farbverzerrt?**. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie

ForloopSareadVantageousForknowniterations und Sequences, OfferingImplicity und Readability;

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool
