为什么opencv使用BRG模式读入图像？
咱们聊聊OpenCV图像读取的事儿，为啥它默认读进来的图像是BGR格式，而不是咱们更熟悉的RGB？这背后其实有挺多说道的，不是随便哪个库就这么定的，而是历史原因、实际应用以及和硬件的互相影响共同促成的。
首先，得认识到“RGB”和“BGR”的区别。
咱们眼睛看到的世界，色彩组合是红、绿、蓝（RGB）。比如，一个像素的红色成分多点，它就偏红；绿色多点就偏绿。这套标准很直观，符合咱们的视觉感知。
而BGR呢，就是把红（R）和蓝（B）这俩颜色在顺序上颠倒了一下，变成了蓝、绿、红。你可以想象成一个三通道的数组，原来是 `[R, G, B]`，现在变成了 `[B, G, R]`。
那为什么OpenCV会选择BGR呢？这得从它诞生的年代和它的“老大哥”说起。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）在早期（大概是90年代末、21世纪初）诞生时，很大程度上是受到当时其他图像处理库和图形硬件的影响。
1. Windows系统的“遗泽”——BMP格式和GDI：
在Windows操作系统还没有统一3D图形API（比如DirectX）之前，它主要的图形显示是通过Graphics Device Interface (GDI) 来实现的。而Windows原生支持的位图格式，比如BMP，很多时候就是以BGR（或者说BGRA，带Alpha通道）的顺序来存储像素数据的。
图像数据在显示到屏幕上时，就需要和操作系统底层提供的图形接口打交道。如果OpenCV直接使用BGR，就省去了很多颜色通道顺序转换的麻烦，能更顺畅地和Windows的图形系统配合。这就像你用中文写信，对方用中文回复，交流起来自然更便捷。
2. Matrox公司和早期硬件的贡献：
Matrox是一家在图像采集和处理硬件方面有深厚积累的公司，他们也是OpenCV项目的早期重要贡献者之一。在那个时代，许多图像采集卡、图形加速卡等硬件在设计时，为了提高效率或者遵循特定的数据传输协议，就选择了BGR作为其内部或外部接口的数据格式。
OpenCV作为一套计算机视觉库，需要与各种硬件打交道，包括图像采集设备。如果这些设备默认输出的是BGR数据，那么OpenCV直接接收并处理BGR，也能最大程度地减少数据转换的开销，提升处理速度。
3. 避免与OpenGL的“冲突”？——一种猜测，但值得思考：
OpenGL是另一个在图形领域非常重要的API。它处理3D图形渲染时，通常使用的是RGB格式。如果OpenCV也强行采用RGB，那么在需要将OpenCV处理后的图像显示到OpenGL窗口，或者从OpenGL纹理读取图像进行OpenCV处理时，就需要频繁地进行RGB和BGR的转换。
反过来想，如果OpenCV采用BGR，那么在与OpenGL交互时，就需要进行一次BGR到RGB的转换。这看起来似乎是增加了一个步骤。但更深层的考虑可能是，很多时候OpenCV的任务不是直接渲染到屏幕，而是进行图像分析、特征提取等。在这种情况下，它更关注的是图像内容的准确处理，而不是直接的像素级显示。
而且，你设想一下，如果你做的是一个应用，它里面既有OpenCV进行分析，也有OpenGL进行渲染。一个库用RGB，另一个用BGR，你就得时刻提心吊胆颜色会不会弄反。如果有一个库（比如OpenCV）采用了一个相对“冷门”但又不至于完全不能接受的格式（BGR），它就能和其他可能也使用类似格式的库或硬件更好地协同。
4. 历史包袱和兼容性：
一旦一个库的核心数据格式被确立并被广泛使用，要改变它就非常困难。OpenCV已经积累了大量的代码、算法和用户。如果突然改变默认的颜色通道顺序，会导致所有现有的代码都需要修改，用户学习曲线也会陡增。因此，即便后来RGB成为更普遍的图像格式标准（尤其是在互联网和Web领域），OpenCV也选择保持原样，并提供方便的颜色转换函数（比如`cv2.cvtColor()`）。
所以，OpenCV读入图像是BGR，并不是因为它“不知道”RGB，而是它在那个历史时期，为了和当时的操作系统、图形硬件以及早期用户群体更好地兼容和协作，做出的一个技术选择。
这并不意味着OpenCV就不能处理RGB图像。 事实上，OpenCV提供了非常强大的颜色空间转换功能。当你读入一张图像（默认是BGR），然后你想把它转换为RGB来处理，或者显示的时候，你只需要一个简单的函数调用：
```python
import cv2
假设 img_bgr 是OpenCV读入的BGR格式图像
img_bgr = cv2.imread('your_image.jpg')
将BGR转换为RGB
img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
现在 img_rgb 就是RGB格式了
```
反过来，如果你需要将RGB图像转换为OpenCV默认的BGR格式，也可以这样做：
```python
假设 img_rgb 是你其他地方得到的RGB格式图像
...
将RGB转换为BGR
img_bgr_converted = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR)
```
总结一下，OpenCV采用BGR的决定，是历史、硬件和实用性考量下的产物。它让OpenCV在早期能够更顺畅地与Windows平台和某些图像硬件集成。虽然RGB是更直观的表示方式，但OpenCV通过提供颜色转换工具，确保了用户可以方便地在BGR和RGB之间切换，从而在保留历史兼容性的同时，满足了现代计算机视觉开发的需求。
所以，下次你在代码里看到`cv2.imread()`读出来的图像，并且想着“哎呀，这个颜色怎么怪怪的”，你就知道，这很可能是BGR在“捣鬼”，而解决方案，就是那个神奇的`cv2.cvtColor()`函数。
首先，得认识到“RGB”和“BGR”的区别。
咱们眼睛看到的世界，色彩组合是红、绿、蓝（RGB）。比如，一个像素的红色成分多点，它就偏红；绿色多点就偏绿。这套标准很直观，符合咱们的视觉感知。
而BGR呢，就是把红（R）和蓝（B）这俩颜色在顺序上颠倒了一下，变成了蓝、绿、红。你可以想象成一个三通道的数组，原来是 `[R, G, B]`，现在变成了 `[B, G, R]`。
那为什么OpenCV会选择BGR呢？这得从它诞生的年代和它的“老大哥”说起。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）在早期（大概是90年代末、21世纪初）诞生时，很大程度上是受到当时其他图像处理库和图形硬件的影响。
1. Windows系统的“遗泽”——BMP格式和GDI：
在Windows操作系统还没有统一3D图形API（比如DirectX）之前，它主要的图形显示是通过Graphics Device Interface (GDI) 来实现的。而Windows原生支持的位图格式，比如BMP，很多时候就是以BGR（或者说BGRA，带Alpha通道）的顺序来存储像素数据的。
图像数据在显示到屏幕上时，就需要和操作系统底层提供的图形接口打交道。如果OpenCV直接使用BGR，就省去了很多颜色通道顺序转换的麻烦，能更顺畅地和Windows的图形系统配合。这就像你用中文写信，对方用中文回复，交流起来自然更便捷。
2. Matrox公司和早期硬件的贡献：
Matrox是一家在图像采集和处理硬件方面有深厚积累的公司，他们也是OpenCV项目的早期重要贡献者之一。在那个时代，许多图像采集卡、图形加速卡等硬件在设计时，为了提高效率或者遵循特定的数据传输协议，就选择了BGR作为其内部或外部接口的数据格式。
OpenCV作为一套计算机视觉库，需要与各种硬件打交道，包括图像采集设备。如果这些设备默认输出的是BGR数据，那么OpenCV直接接收并处理BGR，也能最大程度地减少数据转换的开销，提升处理速度。
3. 避免与OpenGL的“冲突”？——一种猜测，但值得思考：
OpenGL是另一个在图形领域非常重要的API。它处理3D图形渲染时，通常使用的是RGB格式。如果OpenCV也强行采用RGB，那么在需要将OpenCV处理后的图像显示到OpenGL窗口，或者从OpenGL纹理读取图像进行OpenCV处理时，就需要频繁地进行RGB和BGR的转换。
反过来想，如果OpenCV采用BGR，那么在与OpenGL交互时，就需要进行一次BGR到RGB的转换。这看起来似乎是增加了一个步骤。但更深层的考虑可能是，很多时候OpenCV的任务不是直接渲染到屏幕，而是进行图像分析、特征提取等。在这种情况下，它更关注的是图像内容的准确处理，而不是直接的像素级显示。
而且，你设想一下，如果你做的是一个应用，它里面既有OpenCV进行分析，也有OpenGL进行渲染。一个库用RGB，另一个用BGR，你就得时刻提心吊胆颜色会不会弄反。如果有一个库（比如OpenCV）采用了一个相对“冷门”但又不至于完全不能接受的格式（BGR），它就能和其他可能也使用类似格式的库或硬件更好地协同。
4. 历史包袱和兼容性：
一旦一个库的核心数据格式被确立并被广泛使用，要改变它就非常困难。OpenCV已经积累了大量的代码、算法和用户。如果突然改变默认的颜色通道顺序，会导致所有现有的代码都需要修改，用户学习曲线也会陡增。因此，即便后来RGB成为更普遍的图像格式标准（尤其是在互联网和Web领域），OpenCV也选择保持原样，并提供方便的颜色转换函数（比如`cv2.cvtColor()`）。
所以，OpenCV读入图像是BGR，并不是因为它“不知道”RGB，而是它在那个历史时期，为了和当时的操作系统、图形硬件以及早期用户群体更好地兼容和协作，做出的一个技术选择。
这并不意味着OpenCV就不能处理RGB图像。 事实上，OpenCV提供了非常强大的颜色空间转换功能。当你读入一张图像（默认是BGR），然后你想把它转换为RGB来处理，或者显示的时候，你只需要一个简单的函数调用：
```python
import cv2
假设 img_bgr 是OpenCV读入的BGR格式图像
img_bgr = cv2.imread('your_image.jpg')
将BGR转换为RGB
img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
现在 img_rgb 就是RGB格式了
```
反过来，如果你需要将RGB图像转换为OpenCV默认的BGR格式，也可以这样做：
```python
假设 img_rgb 是你其他地方得到的RGB格式图像
...
将RGB转换为BGR
img_bgr_converted = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR)
```
总结一下，OpenCV采用BGR的决定，是历史、硬件和实用性考量下的产物。它让OpenCV在早期能够更顺畅地与Windows平台和某些图像硬件集成。虽然RGB是更直观的表示方式，但OpenCV通过提供颜色转换工具，确保了用户可以方便地在BGR和RGB之间切换，从而在保留历史兼容性的同时，满足了现代计算机视觉开发的需求。
所以，下次你在代码里看到`cv2.imread()`读出来的图像，并且想着“哎呀，这个颜色怎么怪怪的”，你就知道，这很可能是BGR在“捣鬼”，而解决方案，就是那个神奇的`cv2.cvtColor()`函数。
网友意见
简单来说历史原因，早期的摄像头数据采集、图像数据保存时，像素通道就按照B、G、R的顺序存放的，一直沿用下来这样的保存格式了。典型的就是.bmp未压缩图片文件中，就是直接BGR顺序保存像素数据。其实在图像开发中，对于RGB格式，除了注意通道顺序，更加需要关注的字节对齐的情况。通常保存一行像素的数据需要4字节对齐（即：一行像素的数据字节数是4的倍数），不足的要补充空字节对齐。 例如：对于BGR格式，宽高为 350*480的图像，一行像素正常只需要1050字节，但是为了四字节对齐，需要补充2个字节，变成1052字节，这样整个图像需要的字节数是：1052*480=504960字节。
详细的图像文件格式解析，可以参考
另外，楼上 @陈之炎 对于openCV中的像素数据操作讲解的非常详细了。不过实际项目中，openCV对于像素数据的遍历和操作方式还是非常耗时的，更多的可以参考我文章中的指针偏移计算的方式，通常我们在手机上对于一张 1080*1920的RGBA彩色图像，所有像素的遍历访问时间应该 < 30ms，如果是在PC端的话具体看机器配置，通常应该在16ms左右。（不使用任何多线程优化，直接串行遍历访问的情况下）
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