關於matplotlib與opencv讀取和顯示圖片

最近在做一個圖像處理的大作業，涉及到matplotlib與OpenCV的一些圖片讀取與顯示的問題，感覺非常有意思，需要把它徹底掌握理解，遂寫一篇博客記錄一下自己的學習筆記，以備遺忘時能迅速找回知識點。希望對自己CV的學習有一些幫助。好，我們開始吧。

import cv2  # 利用opencv讀取圖像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 利用matplotlib顯示圖像

path = 'C:/Users/86187/Desktop/image/'
img = cv2.imread(path + "lena.png") #讀取圖像
# OpenCV顯示圖像
cv2.imshow('lena', img)
cv2.waitKey(0)

這是lena女神的原圖，OpenCV讀取並顯示的結果。
那我們用OpenCV讀取，用matplotlib顯示效果如何呢？

# matplotlib顯示圖像
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

看，圖片就像變了個顏色似的，看來這樣顯示是有問題的。這到底是怎麼回事兒呢？原來啊，OpenCV讀取圖片(cv2.imread())後，圖像的顏色通道順序是[B, G, R]，和matplotlib讀取圖片(plt.imread())後，圖像的顏色通道順繼續[R, G, B]恰好是相反的。
這是，我們要想讓圖片正常顯示，需要進行通道交換。

img = img[:,:,(2,1,0)] # 交換B和R通道
# matplotlib顯示圖像
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

現在就正常了！
接下來是matplotlib顯示灰度圖的問題。

img = cv2.imread(path + 'lena.png', 0)
cv2.imshow('lena', img)
cv2.waitKey(0)

我們看到圖像已經成功轉換爲了灰度圖。
接下來我們用matplotlib來顯示看看。

img = cv2.imread(path + 'lena.png', 0)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

看，明明顯示的是灰度圖，它怎麼突然有顏色了呢？你說無中生有也就罷了，怎麼還變成了綠色？？
原來啊，matplotlib顯示圖像，默認以三通道顯示圖像，我們需要在plt.imshow()裏添加參數。

img = cv2.imread(path + 'lena.png', 0)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

看，這下就OK了吧！
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