为什么 cv2.imwrite() 会改变图片的颜色？
why cv2.imwrite() changes the color of pics?
我有如下一段代码：
imgs = glob.glob('/home/chipin/heart/tray.png')
current_img = io.imread(imgs[0])
cv2.imwrite('/home/chipin/heart/01.png', current_img[0:511,0:511])
图片大小为512*512，保存后蓝色的图片变黄了。好像一个通道被废弃了。我真的不知道为什么。
这里是current_img的值：
您的问题在于 skimage.io.imread loads image as RGB (or RGBA), but OpenCV assumes the image to be BGR or BGRA（BGR 是默认的 OpenCV 颜色格式）。这意味着蓝色和红色平面被翻转。
3 通道图像
让我们用下面的简单测试图像来试试看：
首先让我们试试你原来的算法：
import skimage.io
import cv2
img = skimage.io.imread('sample.png')
cv2.imwrite('sample_out_1.png', img)
我们得到以下结果：
如您所见，红色和蓝色通道明显交换了。
第一种方法，假设您仍想使用 skimage 读取和 cv2 写入，是使用 cv2.cvtColor 将 RGB 转换为 BGR。
因为新的 OpenCV 文档没有提到 Python 语法，在这种情况下你也可以使用 appropriate reference for 2.4.x.
import skimage.io
import cv2
img = skimage.io.imread('sample.png')
cv2.imwrite('sample_out_2.png', cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR))
现在我们得到以下输出：
另一种方法是只使用 OpenCV——使用 cv2.imread 加载图像。在这种情况下，我们仅使用 BGR 图像。
注意： 不提供任何标志意味着默认使用 cv2.IMREAD_COLOR——即图像总是作为 3 通道图像加载（删除任何潜在的 alpha 通道).
import cv2
img = cv2.imread('sample.png')
cv2.imwrite('sample_out_3.png', img)
4 通道图像
从您的屏幕截图来看，您似乎有一张 4 通道图像。这意味着 skimage 中的 RGBA 和 OpenCV 中的 BGRA。原则应该是相似的。
- 要么使用颜色转换代码
cv2.COLOR_RGBA2BGRA
- 或使用
cv2.imread 标志 cv2.IMREAD_UNCHANGED
输入图像（作为 png）是 RGB 顺序，但内存中的图像（作为 cv::Mat）是 BGR 顺序。
使用 cv2.imread() 输入。因此，imread() 将在内部从 rgb 转换为 bgr，而 imwrite() 将做相反的事情，所有这些都在幕后。
操作方法如下：
current_img = cv2.imread('/home/chipin/heart/tray.png')
cv2.imwrite('/home/chipin/heart/01.png', current_img)
我有如下一段代码：
imgs = glob.glob('/home/chipin/heart/tray.png')
current_img = io.imread(imgs[0])
cv2.imwrite('/home/chipin/heart/01.png', current_img[0:511,0:511])
图片大小为512*512，保存后蓝色的图片变黄了。好像一个通道被废弃了。我真的不知道为什么。
这里是current_img的值：
您的问题在于 skimage.io.imread loads image as RGB (or RGBA), but OpenCV assumes the image to be BGR or BGRA（BGR 是默认的 OpenCV 颜色格式）。这意味着蓝色和红色平面被翻转。
3 通道图像
让我们用下面的简单测试图像来试试看：
首先让我们试试你原来的算法：
import skimage.io
import cv2
img = skimage.io.imread('sample.png')
cv2.imwrite('sample_out_1.png', img)
我们得到以下结果：
如您所见，红色和蓝色通道明显交换了。
第一种方法，假设您仍想使用 skimage 读取和 cv2 写入，是使用 cv2.cvtColor 将 RGB 转换为 BGR。
因为新的 OpenCV 文档没有提到 Python 语法，在这种情况下你也可以使用 appropriate reference for 2.4.x.
import skimage.io
import cv2
img = skimage.io.imread('sample.png')
cv2.imwrite('sample_out_2.png', cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR))
现在我们得到以下输出：
另一种方法是只使用 OpenCV——使用 cv2.imread 加载图像。在这种情况下，我们仅使用 BGR 图像。
注意： 不提供任何标志意味着默认使用 cv2.IMREAD_COLOR——即图像总是作为 3 通道图像加载（删除任何潜在的 alpha 通道).
import cv2
img = cv2.imread('sample.png')
cv2.imwrite('sample_out_3.png', img)
4 通道图像
从您的屏幕截图来看，您似乎有一张 4 通道图像。这意味着 skimage 中的 RGBA 和 OpenCV 中的 BGRA。原则应该是相似的。
- 要么使用颜色转换代码
cv2.COLOR_RGBA2BGRA - 或使用
cv2.imread标志cv2.IMREAD_UNCHANGED
输入图像（作为 png）是 RGB 顺序，但内存中的图像（作为 cv::Mat）是 BGR 顺序。
使用 cv2.imread() 输入。因此，imread() 将在内部从 rgb 转换为 bgr，而 imwrite() 将做相反的事情，所有这些都在幕后。
操作方法如下：
current_img = cv2.imread('/home/chipin/heart/tray.png')
cv2.imwrite('/home/chipin/heart/01.png', current_img)