解决plt.imshow显示cv2.imread读取的图像有色差发蓝的四种方法问题

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

img = cv2.imread('dog.jpg')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) 		#隐藏x轴和y轴

plt.imshow(img)

img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img_gray)

img = cv2.imread('dog.jpg')		#读取通道顺序为B、G、R
b,g,r = cv2.split(img)			#分别提取B、G、R通道
img_new1 = cv2.merge([r,g,b])	#重新组合为R、G、B

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img_new1)

img = cv2.imread('dog.jpg')		#读取通道顺序为B、G、R
#img[:,:,0]表示图片的蓝色通道，对一个字符串s进行翻转用的是s[::-1]，同样img[:,:,::-1]就表示BGR通道翻转，变成RGB
img_new2 = img[:, :, ::-1]

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img_new2)

img = cv2.imread('dog.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)		#转换为灰度图

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img_gray,cmap='gray')

#cv2.imread()第二参数为0，直接将彩色图像转换为灰度图像
img = cv2.imread('dog.jpg',0)	

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴

plt.imshow(img_gray,cmap='gray')