在前面的《數字圖像的加載、顯示和輸出》中提到，opencv對多個圖片輸出在同一個窗口并沒有直接的支持手段，但有時候我們會有這個需求，這時可以用matplotlib搭配使用。

下面將4張圖片放在一個窗口中顯示。原始圖像如下：

使用matplotlib將4幅圖像顯示在一個窗口的代碼如下：

# coding=utf-8 import cv2 import matplotlib.pyplot as pltscooter_path = "scooter.png" # 帶alpha通道的彩色圖像 lenna_path = "lenna.bmp" # 3通道彩色圖像 baboon_path = "baboon.bmp" # 3通道彩色圖像 moon_path = "moon.bmp" # 灰度圖像pic = [scooter_path, lenna_path, baboon_path, moon_path] plt.figure(figsize=(8, 6))for i in range(4):img = cv2.imread(pic[i])plt.subplot(2, 2, i + 1)plt.imshow(img)plt.title(pic[i]) plt.show()

顯示如下：

可以看出，圖像的顏色顯示不正常。

這是因為matplotlib使用的顏色模式是我們現在流行的RGB模式，而opencv使用的是BGR模式，即RGB的倒序模式，與我們通常的RGB是反向的。因此在使用matplotlib顯示之前需要做一下圖像顏色的轉換。
注意下面代碼中如下這一行：
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

import cv2 import matplotlib.pyplot as pltscooter_path = "scooter.png" # 帶alpha通道的彩色圖像 lenna_path = "lenna.bmp" # 3通道彩色圖像 baboon_path = "baboon.bmp" # 3通道彩色圖像 moon_path = "moon.bmp" # 灰度圖像pic = [scooter_path, lenna_path, baboon_path, moon_path] plt.figure(figsize=(8, 6))for i in range(4):img = cv2.imread(pic[i])img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 注意這行。plt.subplot(2, 2, i + 1)plt.imshow(img)plt.title(pic[i]) plt.show()

再次輸出，這次正常了：

那么問題來了，為什么opencv要采用BGR順序的模式呢？這又是因為歷史原因，早期的opencv開發者采用了BGR順序，所以一直遺留下來了。那么早期的opencv開發者為什么要用BGR呢，因為那時的許多照相機生產廠家和軟件開發商就是采用的BGR模式。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的为什么matplotlib显示opencv图像不正常的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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