Numpy cv2.imshow() 显示黑屏问题
在本文中,我们将介绍在使用 numpy 和 OpenCV 来处理图像时,出现 cv2.imshow() 显示黑屏的问题以及如何解决这个问题。
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问题背景
在使用 numpy 和 OpenCV 来处理图像时,我们常常需要使用 cv2.imshow() 来显示图像。然而,在某些情况下,我们可能会遇到 cv2.imshow() 显示黑屏的问题,这会给我们的图像处理带来很大的困扰。
这个问题通常在以下几种情况下发生:
- 当我们使用 numpy 数组作为图像数据时;
- 当我们使用 OpenCV 原生数据类型 (例如,cv2.imread() 函数读入的图像) 时,但是图像的数据类型不是 uint8 或者不是灰度图像。
接下来,我们将分别介绍这两种情况下的解决方法。
使用 numpy 数组作为图像数据
在使用 numpy 数组作为图像数据时,我们需要确认图像的数据类型是 uint8,并且图像的格式是 BGR 或者灰度格式。
为了确认图像的数据类型和格式,我们可以使用以下代码来检查 numpy 数组:
上述代码中,我们生成了一个 100×100 的三通道图像,并且将图像的数据类型设置为 uint16。由于 cv2.imshow() 函数只支持 uint8 类型的图像,因此我们会遇到显示黑屏的问题。我们可以通过将数据类型设置为 uint8 来解决这个问题。
在上述代码中,我们将数据类型从 uint16 修改为 uint8,并且设置图像的像素值都为 255。运行这个代码可以看到一个白色的图像,说明我们已经成功解决了问题。
使用 OpenCV 原生数据类型
如果我们使用的是 OpenCV 原生数据类型,但是图像的数据类型不是 uint8,或者不是灰度图像,那么我们也会遇到显示黑屏的问题。
我们可以使用以下代码来检查图像的数据类型和通道数:
如果图像的数据类型不是 uint8 或者通道数不是 1 或者 3,那么我们需要将图像转换为正确的格式。
在上述代码中,我们使用了 cv2.normalize() 函数将图像的像素值范围缩放到 0~255 之间,并将数据类型转换为 uint8。接下来,我们使用了 cv2.cvtColor() 函数来将图像转换为正确的通道数。如果图像本身是灰度图像,那么我们将它转换为三通道图像,如果图像是带 alpha 通道的图像,那么我们将它转换为三通道图像。
运行这个代码可以看到正确的图像显示出来了,解决了 cv2.imshow() 显示黑屏的问题。
总结
在本文中,我们介绍了在使用 numpy 和 OpenCV 来处理图像时,可能会遇到 cv2.imshow() 显示黑屏的问题。我们分别介绍了两种情况下的解决方法,并提供了示例代码。希望这篇文章能够帮助你解决 cv2.imshow() 显示黑屏的问题。