你有遇到过以下情况吗，本来一张图片在自己电脑中打开是这样的：

  但是用OpenCV打开之后确是这样的：

  有没有一瞬间怀疑是自己电脑屏幕出现了问题？别慌，这其实都是OpenCV加载图片的方式导致的。

  我们去看CV2.imread()的官方文档发现：

  看到这里大概明白了吧。这是因为cv2.imread()接口读进来的图像是BGR格式的，而我想要显示的彩色图像是RGB格式的，所以会显示蓝色居多，其实在cv2中也有对应的方法将读取进来的img进一步类型转换，将其变为RGB图像：

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

  在做图像处理的时候，常用的图像读取方式大概有三种：

1. OpenCV 的 imread方法
2. matplotlib 中 的 imread方法
3. Image 的 open 方法

  这三种方式都能将图像加载进来，那么它们之间到底有啥却别呢？

# 我们以最经典的lena 作为示例
img_path = 'work/lena.jpg'
fig = plt.figure(figsize=(8,8))

ax1 = fig.add_subplot(131)
ax1.set_title("plt.imread")
img1 = plt.imread(img_path)
ax1.imshow(img1)

ax2 = fig.add_subplot(132)
ax2.set_title("cv2.imread")
img2 = cv2.imread(img_path)
ax2.imshow(img2)

ax3 = fig.add_subplot(133)
ax3.set_title("Image.open")
img3 = Image.open(img_path)
ax3.imshow(img3)

  我们可以看出来，plt和Image.open都能显示正常的图片，而cv2显示的偏蓝色。这是因为cv2是BGR，而其余两个是RGB格式。

  然后，我们看这三个的数据格式发现，plt和cv2读取后都是numpy.ndarray的格式，而Image.open 读取后的是一个数组，需要使用numpy.array()转换后，才能和plt和cv2读取后的格式一样。

总结一下：