opencv读取图像为b,g,r方法，比如
img = cv2.imread("xx.jpg")
cv2.imshow("xx",img)
展示的结果是正常的：
但是此时读取到的img已经为bgr方式了，如果我们再用其他使用rgb方式读取的函数进行读取时就会出错，比如我用plt对图像进行显示，效果如下：
因为plt函数是rgb方式读取的，所以会出错。这时我们可以手动改变img的通道顺序，如下：
b,g,r = cv2.split(img) img_rgb = cv2.merge([r,g,b]) plt.figure() plt.imshow(img_rgb) plt.show()
这时img_rgb就是rgb顺序的了.那么这时再用cv2.imshow()显示出来，rgb错误：
补充：盘点踩过的关于cv2 和pil 图像读取的一些小坑
1、首先像素读取顺序不同
pil 读取图像时的像素顺序是标准的rgb
from pil import image
img = image.open("test.jpg")
print img.size
print img.getpixel((0,0))
输出结果是
(533, 800) (217, 229, 225)
cv2 读取图像时的像素顺序是标准的bgr
img = cv2.imread(""test.jpg"")
print img.shape
print img[0][0]
输出结果是
(800, 533, 3) [225 229 217]
若要cv2读取完图像也是rgb格式，则按如下方法
img = cv2.imread(""test.jpg"")[..., ::-1]
print img.shape
print img[0][0]
输出结果是
(800, 533, 3) [217 229 225]
和用pil 读取完的一致
2、cv2 图像读取方法的参数解释
首先我们先来看一下这个函数的定义
def imread(filename, flags=none)
filename
参数传入的是图像路径，支持解析的图像格式基本上覆盖全了
- windows bitmaps - \*.bmp, \*.dib (always supported) - jpeg files - \*.jpeg, \*.jpg, \*.jpe (see the *note* section) - jpeg 2000 files - \*.jp2 (see the *note* section) - portable network graphics - \*.png (see the *note* section) - webp - \*.webp (see the *note* section) - portable image format - \*.pbm, \*.pgm, \*.ppm \*.pxm, \*.pnm (always supported) - sun rasters - \*.sr, \*.ras (always supported) - tiff files - \*.tiff, \*.tif (see the *note* section) - openexr image files - \*.exr (see the *note* section) - radiance hdr - \*.hdr, \*.pic (always supported) - raster and vector geospatial data supported by gdal (see the *note* section)
flags
@param flags flag that can take values of cv::imreadmodes
flags指定了所读取图片的颜色类型, 默认值为1
对应值为 -1 到 4
| 参数 | value |
|---|---|
| imread_unchanged | if set, return the loaded image as is (with alpha channel, otherwise it gets cropped). |
| imread_grayscale | if set, always convert image to the single channel grayscale image. |
| imread_color | if set, always convert image to the 3 channel bgr color image. |
| imread_anydepth | if set, return 16-bit/32-bit image when the input has the corresponding depth, otherwise convert it to 8-bit. |
| imread_anycolor | if set, the image is read in any possible color format. |
| imread_load_gdal | if set, use the gdal driver for loading the image. |
| 参数 | value |
|---|---|
| flag=-1时 | 8位深度，原通道 |
| flag=0 | 8位深度，1通道 |
| flag=1 | 8位深度 ，3通道 |
| flag=2 | 原深度，1通道 |
| flag=3 | 原深度，3通道 |
| flag=4 | 8位深度 ，3通道 |
imread_unchanged ：不进行转化，比如保存为了16位的图片，读取出来仍然为16位。
imread_grayscale ：进行转化为灰度图，比如保存为了16位的图片，读取出来为8位，类型为cv_8uc1。
imread_color ：进行转化为三通道图像。
imread_anydepth ：如果图像深度为16位则读出为16位，32位则读出为32位，其余的转化为8位。
imread_anycolor ：
imread_load_gdal ：使用gdal驱动读取文件，gdal(geospatial data abstraction library)是一个在x/mit许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持www.887551.com。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
