Python 3.x OpenCV和Matplotlib以不同的方式显示图像

经过一些处理后，我正试图绘制一幅图像。我使用下面的三个选项获得三个不同的图像。在道路车道图像上应用Sobel滤波器两次后获得图像

下面的Python代码显示了三种绘图方法

    img = cv2.imread('sample_image.jpg')
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    gaussian = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)

    sobely = cv2.Sobel(gaussian,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)  # y
    sobelyy = cv2.Sobel(sobely,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)  # y

    # method 1
    cv2.imshow('sobelyy', sobelyy) 

    # method 2
    cv2.imwrite('filtered_img1.JPG', sobelyy)
    s_img = cv2.imread('filtered_img1.JPG')
    cv2.imshow('s_img', s_img)

    # method 3
    plt.figure()
    plt.imshow(sobelyy, cmap='gray')
    plt.title('Filtered sobelyy image, B(x,y)'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()

我得到的图像是：

我想得到的图像是在方法3中得到的

为什么图像以不同的方式显示？ 如何像方法3的结果那样保存输出图像

提前谢谢你

为什么图像以不同的方式显示

OpenCV和Matplotlib使用不同的颜色空间来显示图像-这就是为什么即使它们实际上是相同的，它们看起来也不同

至于你的前两个方法，它们看起来应该是一样的，当我尝试你的代码时，它们是一样的

如何像方法3的结果那样保存输出图像

Matplotlib有一个内置函数，可将打印图像写入光盘，只需使用：

plt.savefig('your_filename.png')

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请提供一份完整的文件，即复制所述行为所需的全部代码和图像。您正在处理

float

类型图像吗？我总结了代码，以便于复制。我正在处理uint8类型的图像。非常感谢。您的

sobely

和

sobelyy

是

float

，因为您在这里明确设置了：

cv2.Sobel（gaussian，cv2.CV_64F，1,0，ksize=5）

，在相应范围内有任何负值和正值。OpenCV的

imshow

和

imwrite

方法需要某些类型和范围，例如

uint8

和范围

[0…255]

中的值。Matplotlib的imshow

imshow

能够适当缩放任何范围。这是使用OpenCV和Matplotlib时常见的错误源。缩放sobelyy并适当设置其类型，使用OpenCV也可以获得所需的结果。