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在用plt.imshowcv2.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 as plt 
 
img = cv2.imread('lena_std.tif') 
b,g,r = cv2.split(img) 
img2 = cv2.merge([r,g,b]) 
plt.subplot(121);plt.imshow(img) 
plt.subplot(122);plt.imshow(img2) 
plt.show() 
 
cv2.imshow('bgr image',img) 
cv2.imshow('rgb image',img2) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

程序运行结果如下:
Matplotlib显示结果

python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

OpenCV显示结果

python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

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()?
  • 如果需要展示读入的图像,或者展示对读入图像进行一系列操作后的图像时,使用cv2.imshow()
  • 如果不需要展示原始图像,而是绘制一张新的图像,使用plt.imshow()
  • 其实两者都可以,但要注意的是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。
  • 在展示灰度图像时,cv2.imshow(‘gray', gray)
  • plt.imshow(gray,cmap=‘gray'), plt.title(‘gray')
标签:
plt.imshow,cv2.imshow显示颜色

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。