目的

画像データのNumpy配列をBGRからRGBに可逆変換する。

Opencvで画像を取り込み、Numpy配列としてデータをコネコネした後、
matplotlibで表示して色がおかしい...となることが多いのでメモ。

事前準備

インポート

必要なライブラリをインポート

import os
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

画像の読み込み

今回は画像3枚を読み込む。
ちなみに読み込む画像はこんな感じ

# 3枚の256x256xRGB画像を読み込むための行列
imgs = np.ndarray((3, 256, 256, 3))

for i, img in enumerate(os.listdir()):
    # .pngファイルのみリードする。
    if os.path.splitext(img)[1] == '.png':
        imgs[i] = cv2.imread(img)

表示してみる

画像の準備ができたので表示する。

for i in range(len(imgs)):
    plt.subplot(1, 3, i+1)
    plt.title(img_names[i])
    plt.imshow(imgs[i])
plt.show()

opencvで読み込んでいるので表示されるのはRBGの画像ではなく、BGRの画像。

BGRに変換して表示する

変換

rgb_imgs = imgs[:,:,:,::-1]
rgb_imgs.shape # -> (3, 256, 256, 3)

表示してみる

for i in range(len(rbg_imgs)):
    plt.subplot(1, 3, i+1)
    plt.title(img_names[i])
    plt.imshow(rbg_imgs[i])
plt.show()

ちゃんと元のRGB画像にもどせました。

なにしてる？

「:, :, :, 」は行列のshape、つまりここでは3枚の256x256の部分に該当し、
「::-1」の部分で3チャンネル逆順で取り出している。

rgb_imgs = imgs[:,:,:,::-1]

x = np.array((1,2,3))
x # -> array([1, 2, 3])
x[::-1] # -> array([3, 2, 1])