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图像加载中的 OpenCV 颜色转换差异

尝试使用 Python OpenCV 加载和显示彩色图像时，用户可能会遇到意外的颜色偏差在生成的图像中。出现此问题的原因是 OpenCV 和 Matplotlib 库之间的默认颜色排序方案不同。

问题描述

用户提供的代码涉及加载颜色使用 OpenCV 的 cv2.imread() 函数读取图像，并使用 cv2.cvtColor() 将其转换为灰度。随后，使用 Matplotlib 的 plt.imshow() 函数绘制原始图像和灰度图像。尽管使用了 IMREAD_COLOR 标志，绘制的图像仍呈现扭曲的颜色。

潜在问题

默认情况下，OpenCV 使用蓝-绿-红 (BGR) 颜色排序图像，而 Matplotlib 使用红-绿-蓝 (RGB)。 OpenCV加载的图像在Matplotlib中显示时，通道颠倒，导致颜色不一致。

解决方案

要解决此问题，用户可以明确使用 cv2.cvtColor() 函数将从 OpenCV 加载的 BGR 图像转换为 RGB。转换后的 RGB 图像可用于在 Matplotlib 中进行绘图。

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

# Load image in BGR
img = cv2.imread('lena_caption.png', cv2.IMREAD_COLOR)

# Convert BGR to RGB
RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Plot RGB image in Matplotlib
plt.imshow(RGB_img)
plt.title('Original Image in RGB')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()</code>

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