Python OpenCV-imshow不'；不需要从BGR转换为RGB

据我所知，OpenCV以BGR颜色空间顺序读取图像，我们通常必须将其转换回RGB，如下所示：

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

但当我尝试简单地读取图像并显示它时，颜色似乎很好（无需将BGR转换为RGB）：

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因此，

imshow（）

是自动更改函数内的顺序（从BGR到RGB）还是一直都是BGR的顺序？

BGR和RGB不是颜色空间，它们只是不同颜色通道顺序的约定

cv2.cvtColor（img，cv2.COLOR\u BGR2RGB）

不做任何计算（比如说HSV会进行转换），它只是围绕顺序进行切换。任何顺序都是有效的——实际上，三个值（红色、绿色和蓝色）叠加在一起形成一个像素。你可以按照你喜欢的方式安排它们，只要你告诉显示器你给了它什么顺序

OpenCV

imread

、

imwrite

和

imshow

确实都使用BGR顺序，因此当您使用

cv2.imread

读取图像，然后希望使用

cv2.imshow

显示图像时，无需更改顺序

虽然BGR在整个OpenCV中使用一致，但大多数其他图像处理库都使用RGB排序。如果要使用

matplotlib

的

imshow

但要使用OpenCV读取图像，则需要将BGR转换为RGB

screen = cv2.cvtColor(screen, cv2.COLOR_RGB2BGR)

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此单行代码将rgb更改为bgr

如果您不需要使用任何其他图像处理库（例如Matplotlib的imshow），则无需进行颜色比例转换。下面的代码是一个示例，其中完成了色阶转换，但当加载图像时，它仍然加载在BGR中。由于使用cv2.imshow（）显示图像，因此不需要进行此转换

导入cv2
#阅读图片#
图像=cv2.imread（“”）
image\u rgb=cv2.cvt颜色（image，cv2.COLOR\u BGR2RGB）
#写一个函数在图像上画圆圈#
def draw_圆（事件、x、y、标志、参数）：
如果event==cv2.event\u RBUTTONDOWN：
cv2.圆（img=图像_rgb，中心=（x，y），半径=100，颜色=（0,0255），厚度=10）
#打开CV回调#
cv2.namedWindow（winname='ImageWindow'）
cv2.setMouseCallback（'ImageWindow'，画圈）
#显示图像，直到用户按下ESC键#
尽管如此：
cv2.imshow（'ImageWindow'，图像\u rgb）
如果cv2.waitKey（20）&0xFF==27：
打破
cv2.destroyAllWindows（）

或者，您可以使用imutils.opencv2matplotlib（）函数，该函数不需要BGR到RGB的转换

opencv_image_with_bgr_channels = cv2.imread('path/to/color_image.jpg')

matplotlib_compatible_image_with_rgb_channels = opencv_image_with_bgr_channels[:,:, ::-1]

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这将通过反转通道将BGR转换为RGB通道图像。

[旁白：当然，如果你想使用

matplotlib

的

imshow

，你需要转换..]我做了一个实验：我只使用Open cv来imread和imshow，但使用Image=cv2.cvtColor（Image，cv2.COLOR\u BGR2RGB）图像变成蓝色（BGR）.我不明白！艾博迪能解释吗？？

import cv2

# read the image #
image = cv2.imread('<<Image Path>>')
                
image_rgb = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)

# write a function to draw circles on the image #
def draw_circle(event,x,y,flags,params):
    if event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:
        cv2.circle(img=image_rgb,center=(x,y),radius=100,color=(0,0,255),thickness=10)

# Open CV callbacks #
cv2.namedWindow(winname='ImageWindow')
cv2.setMouseCallback('ImageWindow',draw_circle)

# display the image till the user hits the ESC key #
while True:
    cv2.imshow('ImageWindow',image_rgb)
    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
        break
        
cv2.destroyAllWindows()

opencv_image_with_bgr_channels = cv2.imread('path/to/color_image.jpg')

matplotlib_compatible_image_with_rgb_channels = opencv_image_with_bgr_channels[:,:, ::-1]