OpenCV イメージの読み込み色の不一致が解決されました
その後のプロットのために Python OpenCV を使用してカラー イメージを読み込むと、表示される色が歪んで見(jiàn)えることが観察されます。この問(wèn)題は、OpenCV と matplotlib で使用される色空間表現(xiàn)が異なるために発生します。
色空間の違いを理解する:
OpenCV は BGR (青、緑、赤) を採(cǎi)用しています。 ) 色空間を使用するのに対し、matplotlib は RGB (赤-緑-青) 色空間を使用します。この非互換性により、これらの畫像を表示するときに色の混同が発生します。
問(wèn)題の解決:
この問(wèn)題を修正するには、畫像を次のように変換する必要があります。プロットする前に RGB 色空間を確認(rèn)します。これは、OpenCV の変換関數(shù)を使用して行うことができます:
<code class="python">RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)</code>
このステップにより、プロットされたイメージの色が元の入力イメージを正確に反映することが保証されます。
例:
次のコード スニペットは、このソリューションを示しています。
<code class="python">import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# Loading the image using OpenCV (BGR by default)
img = cv2.imread('lena_caption.png')
# Converting the image to RGB
RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Plotting the original and converted RGB image
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img)
plt.title('Original Image (BGR)')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(RGB_img)
plt.title('Converted RGB Image')
plt.show()</code>
この変換手法を採(cǎi)用することにより、色の歪みが発生することなく、OpenCV と matplotlib を使用してカラー イメージを正常に読み込んでプロットできます。
以上が**Matplotlib でプロットすると OpenCV 畫像の色が歪んで見(jiàn)えるのはなぜですか?**の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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