OpenCV BGR2RGB 转换通过 numpy 切片/跨步

Question

我正在尝试学习 OpenCV 并且我对这些东西（Python，OpenCV）很陌生。

这是我正在关注的链接 这是我不明白的部分

在第 1 课中，有一个主题是关于为什么我们应该使用 RGB 和 BGR 转换。 我知道 matplotlib 正在使用 RGB，而 OpenCV 正在使用 BGR（如果我错了，请纠正我）。 但无法使用以下代码将 BGR 转换为 RGB：

coke_img_channels_reversed = coke_img[:, :, ::-1]

plt.imshow(coke_img_channels_reversed)

而且我无法判断转换是否完全在矩阵或数组中完成。 此代码如何将 BGR 的顺序更改为 RGB。 任何人都可以从数学或逻辑上解释它吗？

Answer 1

对于最后一维的颜色通道，可以这样想：您有三个矩阵 B (mxn)、G (mxn) 和 R (mxn)，它们彼此“堆叠”在一起，B 在底部，中间是 G，顶部是 R。 如果它们是真正独立的矩阵，您可以像这样将它们堆叠在 numpy 中

bgr_image = np.concatenate((B[:, :, None], G[:, :, None], R[:, :, None]), axis=2) 

当你在做手术时

rgb_image = bgr_image[:, :, ::-1]  

您正在翻转 BGR 堆栈，因此现在 R 位于底部，G 位于中间，B 位于顶部。 从数组操作（切片符号）的角度来看：bgr_image[:, :, ::-1] 是 bgr_image 的所有“行”（dim0），bgr_image 的所有“列”（dim1），并且在“通道”（dim2）首先采用最后一个通道，然后一个接一个地构建到第一个通道（有效地将通道顺序从 BGR 反转到 RGB）。 该操作可以更明确地重写为

rgb_image = bgr_image[0::1, 0::1, -1::-1]

或者，如果您想 go 过于明确，您可以这样做

m, n, c = bgr_image.shape
rgb_image = bgr_image[0:m:1, 0:n:1, -1::-1]

即使操作很简单，OpenCV 也只是方便 function。 他们还尝试非常接近地镜像 C++ 库，其中在 C++ 中，矩阵移位不是很简单，而 BGRtoRGB function 非常方便。