BGR和RGB不是颜色空间，它们只是不同颜色通道顺序的约定。cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)不进行任何计算（就像HSV的转换一样），它只是改变了顺序。任何顺序都是有效的--实际上，三个值（红、绿色、蓝）堆叠在一起形成一个像素。您可以按自己喜欢的方式排列它们，只要您告诉显示器您给它的顺序。
OpenCV imread、imwrite和imshow实际上都使用BGR顺序，因此当您使用cv2.imread读取图像，然后想要使用cv2.imshow显示图像时，无需更改顺序。
虽然BGR在整个OpenCV中被一致使用，但大多数其他图像处理库使用RGB排序。如果你想使用matplotlib的imshow，但用OpenCV读取图像，你需要从BGR转换到RGB。

screen = cv2.cvtColor(screen, cv2.COLOR_RGB2BGR)

这一行代码将RGB改变为BGR，

对于matplotlib，我们需要将BGR更改为RGB：

img = cv2.imread("image_name")
img = img[...,::-1]
plt.imshow(img)

opencv_image_with_bgr_channels = cv2.imread('path/to/color_image.jpg')
matplotlib_compatible_image_with_rgb_channels = opencv_image_with_bgr_channels[:,:, ::-1]

这将通过反转通道将BGR转换为RGB通道图像。

如果不需要使用任何其他图像处理库（例如Matplotlib的imshow），则不需要进行色阶转换。下面的代码是一个示例，其中色阶转换已完成，但加载图像时，图像仍加载在BGR中。由于图像是使用cv2.imshow（）显示的，因此不需要进行此转换。

import cv2
# read the image #
image = cv2.imread('<<Image Path>>')
                
image_rgb = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
# write a function to draw circles on the image #
def draw_circle(event,x,y,flags,params):
    if event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:
        cv2.circle(img=image_rgb,center=(x,y),radius=100,color=(0,0,255),thickness=10)
# Open CV callbacks #
cv2.namedWindow(winname='ImageWindow')
cv2.setMouseCallback('ImageWindow',draw_circle)
# display the image till the user hits the ESC key #
while True:
    cv2.imshow('ImageWindow',image_rgb)
    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
        break
        
cv2.destroyAllWindows()

或者，您可以使用imutils.opencv2matplotlib（）函数，它不需要BGR到RGB的转换。