关于OpenCV操作的一些问题。

1、如何证明OpenCV读取的通道是BGR通道？

我使用RGB三色的图来证明，图片从OpenCV的里面获取，将其修改为‘00.png’。

代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('D://00.png')
b,g,r = cv2.split(img)
cv2.namedWindow("original_img", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("original_img",img)
cv2.namedWindow("img_b", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img_b",b)
cv2.namedWindow("img_g", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img_g",g)
cv2.namedWindow("img_r", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img_r",r)
cv2.waitKey(0)

步骤：

读入图片
将图片的三个通道分开。
然后用cv2.imshow展示原始图片和三个通道。

结果如下：

从上面的图片可以看出：
img_b展示的蓝色。
img_g展示的绿色。
img_r展示的红色。

C++版代码：

#include<iostream> 
#include <opencv2/core/core.hpp> 
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
using namespace cv;
int main()
{
	Mat src = imread("00.png");
	namedWindow("src", CV_WINDOW_NORMAL);
	imshow("src", src);//原图像
	Mat rgb[3];
	split(src, rgb);
	namedWindow("B", CV_WINDOW_NORMAL);
	imshow("B", rgb[0]);//第一个通道存放B分量
	namedWindow("G", CV_WINDOW_NORMAL);
	imshow("G", rgb[1]);//第二个通道存放G分量
	namedWindow("R", CV_WINDOW_NORMAL);
	imshow("R", rgb[2]);//第三个通道存放R分量
	waitKey(0);
}

使用plt做图片展示

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('D://00.png')
b,g,r = cv2.split(img)
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 15))
axes[0].imshow(img)
axes[1].imshow(b)
axes[2].imshow(g)
axes[3].imshow(r)
plt.show()

输出图片：

plt展示的原始图片，我们就可以看出BGR通道了。

2、如何证明使用imdecode将解码的图片转为BGR图片。

imdecode方法中有这样一句话，在彩色图像的情况下，解码后的图像将以 B G R 顺序存储通道。我用下面的代码证明这句话。
代码：

with open("D://00.png", "rb") as image:
    f = image.read()
    # convert to numpy array
    image = np.asarray(bytearray(f))
    img = cv2.imdecode(image, 1)
    b, g, r = cv2.split(img)
    cv2.namedWindow("original_img", cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow("original_img", img)
    cv2.namedWindow("img_b", cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow("img_b", b)
    cv2.namedWindow("img_g", cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow("img_g", g)
    cv2.namedWindow("img_r", cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow("img_r", r)
    cv2.waitKey(0)

输出结果：