《数字图像处理-OpenCV/Python》连载（6）基于Matplotlib显示图像

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第1章图像的基本操作

为了方便初学者从零开始学习OpenCV-Python，本书从图像的读取、保存和显示等基本操作开始介绍，使读者可以循序渐进地使用和理解本书的每一个例程。

1.3 基于Matplotlib显示图像

OpenCV所提供的函数cv.imshow的显示功能比较简单，如果需要实现更丰富的图像显示和控制功能，通常可以使用Matplotlib。
Matplotlib是最常用的Python绘图库之一，功能非常强大。它能提供简单、完整的应用程序接口（API）和多样化的输出格式，可以绘制各种静态、动态和交互式图表，也可以作为控件嵌入图形用户界面（GUI）应用程序中。

Matplotlib中的函数cv.imshow能将数组的值以图片形式显示，可以显示OpenCV中的图像。函数cv.imshow的控制参数很多，本书只介绍图像显示中最常用的内容。

函数原型

matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation, alpha, vmin, vmax, origin, extent, shape, filternorm, filterrad, imlim, resample, url, hold, data, **kwargs)

函数cv.imshow用于在指定窗口中显示OpenCV图像，默认将图像的像素值映射到[0,255] 显示。函数cv.waitKey用于等待按键事件或延迟（毫秒），以保持窗口显示。

参数说明

X：显示图像，支持Numpy数组或PIL图像。
cmap：颜色图谱的设置参数，默认为RGB(A)颜色空间。
- gray：设置为显示灰度图像。
vmin,vmax：定义颜色映射覆盖的数据范围，是可选项，默认为图像X的数据范围。

注意问题
（1）在导入Matplotlib时通常将pyplot模块简写为plt，在程序中将函数cv.imshow简写为plt.imshow。
（2）OpenCV和Matplotlib中的彩色图像都是多维Numpy数组，但OpenCV使用的是BGR格式，颜色分量按B/G/R顺序排列；而Matplotlib使用的是RGB格式，颜色分量按R/G/B顺序排列。用plt.imshow()显示OpenCV彩色图像，要将BGR格式转换为RGB格式。

python"># 图片格式转换：BGR(OpenCV) -> RGB(Matplotlib/PyQt5)
imgRGB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2RGB)

（3）灰度图像不涉及颜色分量，不需要格式转换，但需要设置显示参数cmap=‘gray’。
（4）函数plt.imshow后必须带有函数plt.show，才能在指定窗口中显示图像。
（5）函数plt.imshow可以应用Matplotlib的各种控制方法，如标题、坐标轴和插值等，本书将结合例程来进行讲解。更多特殊方法和设置详见Matplotlib说明文档（链接1-2）。

【例程0105】使用Matplotlib显示图像

本例程使用Matplotlib显示彩色和灰度图像，运行结果如图1-2所示。

python"># 【0105】使用 Matplotlib 显示图像
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':
    filepath = "../images/Lena.tif"  # 读取文件的路径
    img = cv.imread(filepath, flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    imgRGB = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)  # 图片格式转换：BGR-> RGB
    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # 图片格式转换：BGR -> Gray

    plt.figure(figsize=(8, 7))  # 创建自定义图像
    plt.subplot(221), plt.title("1. RGB (Matplotlib)"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgRGB)  # 用Matplotlib 显示彩色图像(RGB格式)
    plt.subplot(222), plt.title("2. BGR (OpenCV)"), plt.axis('off')
    plt.imshow(img)    # 用Matplotlib 显示彩色图像(BGR格式)
    plt.subplot(223), plt.title("3. cmap='gray'"), plt.axis('off')
    plt.imshow(gray, cmap='gray')  # 用Matplotlib 显示灰度图像，设置 gray 参数
    plt.subplot(224), plt.title("4. without cmap"), plt.axis('off')
    plt.imshow(gray)  # 用Matplotlib 显示灰度图像，未设置 gray 参数
    plt.tight_layout()  # 自动调整子图间隔
    plt.show()  # 显示图像

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图1-2　使用Matplotlib显示彩色和灰度图像

程序说明
（1）用Matplotlib显示OpenCV彩色图像时，要将BGR格式转换为RGB格式。图1-2(1)所示的格式已转换为RGB格式，图像的颜色显示正常；图1-2(2)所示为未做格式转换，直接显示了OpenCV的BGR格式图像，图像的颜色显示错误。
（2）当显示灰度图像时，要设置显示参数cmap=‘gray’。图1-2(3)所示为设置显示参数后的正确结果；图1-2(4)所示为没有设置显示参数，灰度图像的颜色显示错误。

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