灰度图像中的颜色答案

【问题标题】：Colors in grayscale image灰度图像中的颜色
【发布时间】：2020-11-11 07:26:20
【问题描述】：

我在 python (jupyter lab) 中使用 cv2 加载图像并尝试使用 plt.imshow 显示灰度图像。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('my_image.jpg')
new_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
gray = cv2.cvtColor(new_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
plt.imshow(img)
plt.imshow(new_img)
plt.imshow(gray)

当上面的代码运行时会发生这种情况：

img 颜色失真（如预期）
new_img 具有“正确”的颜色
灰色是一些奇怪的扭曲颜色

我的问题是关于灰色图像。为什么会发生这种情况，我该如何更改？

【问题讨论】：

只需使用grey = cv2.imread("...", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)，它会更快并且占用更少的内存。
matplotlib.org/3.2.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html。你需要写plt.imshow(gray, cmap='gray')

标签： python opencv matplotlib jupyter-lab

【解决方案1】：

你有两个选择。继续使用 pyplot：

plt.imshow(gray, cmap='gray')

或者改为使用 openCV 的默认 imshow。

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('new_img', new_img)
cv2.imshow('gray', gray)

【讨论】：

我想 OP “奇怪的扭曲颜色”是由于 viridis 颜色映射，所以 `cmap='gray'` 应该可以解决问题。 cv2.imshow 需要完整的 OCV 命令（waitkey 等），在 Jupyter 中不是最佳选择。
理想情况下，我会使用 cv2.imshow 但这在 Jupyterlab 中不起作用。我认为 plt.imshow(grey, cmap='gray') 是要走的路。非常感谢。