pyplot.imshow（）が配列内のカラーチャンネルを変更するのはなぜですか？

Question

私の人生にとって、私はこの24時間、これに苦労しています。私は4Dアレイに画像を保存するNeural Netをやっています。配列の最初のインデックスは、基本的にはサンプル「1,2,3」などのサンプルです。ディメンション2,3,4は128x128 x3 rgbピクチャです。今、この過程で、私は入力画像（128x128ではない）を取り出し、それらの画像を再スケーリングします。しかし、サンプルを選んだとき、すべてのカラーチャンネルが混ざり合っていました。だから私は問題がどこにあるのか理解しようとしました。

ピクチャのサイズを変更してnummber配列（128x128x3）を変数に割り当てると、すべてが「正常」です。より大きい4-d配列に 'サブアレイ'を割り当てると、カラーチャンネルが混ざり合ってしまいます。しかし、元の画像を復元するには255から同一のアレイスライスを減算してください。

元の（1）、サイズ変更された（2）、カラーチャンネルミックス（3）、回復済みのコードスニペット4）。

私はopen cvとpyplot.imshow（）が異なる色チャンネルを使用していることを知っていますが、画像を大きな配列に格納することがスイッチの原因です - それは私を混乱させます。いくつかの指針は認められるでしょう。

また、配列（img2-train [0]）を「弱体化」してすべての0の配列を取得できます。その部分は本当に混乱しています。それらは同じ数字ですが、imshow（）は全く異なる2つのイメージを与えます。

import numpy as np 
import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
img = cv2.imread(<path to your pic>) 
img2 = cv2.resize(img, (128, 128)) 
train = np.ndarray(shape=(1,128, 128,3)) 
plt.subplot(1,4,1) 
plt.imshow(img) 
plt.subplot(1,4,2) 
plt.imshow(img2) 
plt.subplot(1,4,3) 
train[0] = img2 
plt.imshow(train[0]) 
plt.subplot(1,4,4) 
plt.imshow(255-train[0]) 
plt.show() 

Answer 1

[OK]を使用することができます - これは奇妙でした。 Matplotlibは何らかの理由でデータを異なる方法でスケーリングしていました。 ＃3で元の画像を復元するには、255で除算しなければなりませんでした。データが0と1の間でスケーリングされたというimshow（）文書を検討する際に、教育的な '推測'データは0〜255の間で、私はそれを「手動で」縮尺しました。

plt.subplot(1,4,3) 
train[0] = img2 
plt.imshow(train[0]/255) 

Answer 2

OpenCV格納 matplotlibはRGB規則を使用しながらBGR規則を使用してカラー画像。

pyplotを使用して画像を表示するときは、単にチャンネルの順序を反転する必要があります

plt.imshow(img[:,:,[2,1,0]) 
plt.imshow(train[0][:,:,[2,1,0]) 
... 

を代わりにあなたがcv2.imshow