用Matplotlib显示灰度Open CV图像

在图像处理、计算机视觉和机器学习领域，Open CV（Open Source Computer Vision）是最流行的库之一。它提供了各种各样的图像处理工具和算法，使得我们能够方便地处理图像、视频等数据。而在展示图像方面，Matplotlib也是非常常用的库。在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib以灰度形式显示Open CV图像。

准备工作

首先，我们需要安装Open CV和Matplotlib库。这里我们使用Python的pip包管理器进行安装：

pip install opencv-python matplotlib

除此之外，我们还需要一张图像作为示例。这里我们使用著名的Lena图像：

加载和转换图像

首先，我们需要用Open CV库加载图像。代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('lena.png')

这里，我们使用了imread()函数来读取图像文件，同时将其存储在img变量中。注意，imread()读取的图像会被解释为彩色图像，即使原始图像是灰度的。因此，我们需要将其转换为灰度图像。代码如下：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

这里，我们使用了cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。

显示灰度图像

现在，我们已经将原始图像转换为灰度图像。接下来就是使用Matplotlib将其显示出来。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

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

这里，我们首先导入了matplotlib.pyplot库来显示图像。imshow()函数用于展示灰度图像，cmap参数设为gray表示使用灰度色彩映射。最后，我们使用show()函数将图像显示出来。

完整代码如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('lena.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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