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OpenCV的BGR和PyPlot的RGB

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理功能。在OpenCV中，BGR是一种颜色空间，表示图像的颜色通道顺序为蓝色、绿色和红色。而PyPlot是一个Python的绘图库，常用于数据可视化，其中RGB是一种颜色模型，表示图像的颜色通道顺序为红色、绿色和蓝色。

BGR和RGB的区别在于颜色通道的顺序不同。在BGR中，颜色通道的顺序是蓝色、绿色和红色，而在RGB中，颜色通道的顺序是红色、绿色和蓝色。这意味着在使用OpenCV处理图像时，需要注意颜色通道的顺序，以确保正确的颜色显示和处理。

BGR和RGB在图像处理中的应用场景不同。在OpenCV中，BGR通常用于图像的读取、显示和处理，因为OpenCV默认使用BGR颜色空间。而在PyPlot中，RGB通常用于绘制图像和进行数据可视化，因为PyPlot默认使用RGB颜色模型。

对于BGR和RGB的转换，可以使用OpenCV的函数cv2.cvtColor()进行转换。例如，将一个BGR图像转换为RGB图像的代码如下：

import cv2

bgr_image = cv2.imread('image.jpg')
rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

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python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

在用plt.imshow和cv2.imshow显示同一幅图时可能会出现颜色差别很大的现象。...这是因为：opencv的接口使用BGR，而matplotlib.pyplot 则是RGB模式 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot...b]) plt.subplot(121);plt.imshow(img) plt.subplot(122);plt.imshow(img2) plt.show() cv2.imshow('bgr...OpenCV显示结果 ? 下面看下cv2.imshow()和plt.imshow()的区别什么时候使用plt.show()，什么时候用cv2.imshow()?...opencv是BGR通道，plt默认RGB通道，若使用cv2.imread()读入图像，用plt.imshow()展示原始图像或者展示对读入图像进行一系列操作后的图像时，需要进行通道转换。

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【OpenCV】Chapter1.图像的基本操作

paras]) 参数说明： filename：要保存的文件的路径和名称，包括文件扩展名 img：要保存的 OpenCV 图像，nparray 多维数组 paras：不同编码格式的参数，可选项...OpenCV加载的彩色图片使用的是BGR格式，而 matplotlib 使用 RGB 格式，因此使用matplotlib显示图像时，先要对颜色空间进行转换。...cv2.COLOR_BGR2RGB) # 图片格式转换：BGR(OpenCV) -> RGB(PyQt5) img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)...图像拼接因为图像的本质是array，因此可以使用np.hstack和np.vstack来实现图像的水平拼接和垂直拼接。...B channel"), plt.axis('off') bImg = cv2.cvtColor(bImg, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 图片格式转换：BGR(OpenCV) -> RGB

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Opencv 图像处理：图像基础操作与灰度转化

与 BGR 转化图像属性 1.图像格式图像压缩比: 通过编码器压缩后的图象数字大小和原图象数字大小的压缩比。...与 BGR 转化 Opencv读取图像是以BGR读取的，但是许多包是RGB读取，因此有些情况下需要转化。...转化的方法 opencv自带的方法转 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) numpy转 img[:,:,::-1] #列左右翻转示例： import cv2 import...) # 用opencv自带的方法转 img_cv_method = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 用numpy转，img[:,:,::-1]列左右翻转 img_numpy_method...= img[:,:,::-1] # 本来是BGR 现在逆序，变成RGB # 用matplot画图 plt.subplot(1,3,1)# 划分一个1行3列的空间 plt.imshow(img_cv_method

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用python手把手教你实现图片处理

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python中imread什么意思_imwrite函数

当然，要了解具体的细节，还是应该 read the fuck code和API document，但貌似python的很多模块文档都不是很全，所以只能多看代码和注释了。...opencv cv2.imread 使用opencv读取图像，直接返回numpy.ndarray 对象，通道顺序为BGR ，注意是BGR，通道值默认范围0-255。...caffe.io.load_image: 没有调用默认的skimage.io.imread，返回值为0-1的float型数据，通道顺序为RGB 关于图像的一些说明可以使用matplotlib的pyplot...；但是cv2.imshow方法由于它针对的是cv2的imread 所以它内部会做通道顺序的变化，传入为BGR转换为RGB，所以你如果传入RGB显示的就是BGR了。...print(type(im1)) print(im1.shape) #2 opencv im2=cv2.imread(imagepath) print(type(im2))#numpy BGR print

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三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理

注意，如果是合并[r,g,b]三通道，则显示如下所示，因OpenCV是按照BGR进行读取的。...OpenCV提供了200多种不同类型之间的转换，其中最常用的包括3类，如下： cv2.COLOR_BGR2GRAY cv2.COLOR_BGR2RGB cv2.COLOR_GRAY2BGR OpenCV...src一致 – code表示转换的代码或标识 – dstCn表示目标图像通道数，其值为0时，则有src和code决定该函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间，其中，RGB是指Red、...在OpenCV中，常见的颜色空间转换标识包括： CV_BGR2BGRA CV_RGB2GRAY CV_GRAY2RGB CV_BGR2HSV CV_BGR2XYZ CV_BGR2HLS 下面是调用cvtColor...下面代码对比了九种常见的颜色空间，包括BGR、RGB、GRAY、HSV、YCrCb、HLS、XYZ、LAB和YUV，并循环显示处理后的图像。

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pytorch DataLoader(1): opencv,skimage,PIL,Tensor转换以及transforms

读取进来的图片是numpy数组，是unit8类型,0-255范围，图像形状是（H,W,C），读入的顺序是RGB 名称 type 数据类型读入图像格式数据形状能否通过transforms转换 opencv...类型，0-255范围 RGB H×W×C 否 #cv2 # cv2 BGR-->RGB 两种方法 #img_cv2 = img_cv2[:,:,::-1] img_cv2 = cv2.cvtColor...(img_path) # opencv -> pil img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_cv,cv2.COLOR_BGR2RGB)) # pil...-> opencv img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(img_pil),cv2.COLOR_RGB2BGR) 2.2 skimage pil # skimage...# opencv -> skimage img_skimage = cv2.cvtColor(img_cv,cv2.COLOR_BGR2RGB) # skimage -> opencv from skimage

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python实现图像的直方图均衡化

计算累积分布函数：通过计算原始图像的累积分布函数，可以得到每个像素值的累积概率分布，即小于等于该像素值的概率。可以通过对直方图进行归一化和累加操作得到。...可以直接调用openCV的库函数实现图像的直方图均衡化 cv2.equalizeHist(img) 可以写一个完整的测试代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import...=256) plt.title('origin') plt.show() # 原始直方图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.title('origin...img.ravel(), bins=256) plt.title('myEqualize') plt.show() # 均衡化直方图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB...img.ravel(), bins=256) plt.title('myEqualize') plt.show() # 均衡化直方图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB

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OpenCV图像处理

/Resources/Photos/park.jpg') cv.imshow('Park', img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY...) cv.imshow('Gray', gray) 1.3 使用PIL和numpy # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab...颜色空间转换 2.1 原图 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread('.....) cv.imshow('LAB', lab) 2.4 BGR转换为RGB # BGR to RGB rgb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) cv.imshow...('RGB', rgb) 2.5 HSV转换为RGB # HSV to BGR lab_bgr = cv.cvtColor(lab, cv.COLOR_LAB2BGR) cv.imshow('LAB

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