img = cv2.imread(img_path)
print(img.shape)
img = img[:, :, ::-1]

image.png

首先说cv2.imread读出来的是什么

从上图可以看出，cv2.imread返回的结果是一个三维数组，图片的高度 * 宽度 * 3，这里的3表示RGB三个通道，R--red红色，G--green绿色，B--blue蓝色。

拿出一个切片，比如红色通道，某点的值，就是图片坐标上，该点的明暗程度，图片的左上角为坐标的（0,0）点，右下角为（hmax，wmax）点。

还有这里的RGB并不是众生平等的，R占据相对重要的通道，B占据相对不重要的通道。

接下来说img = img[:, :, ::-1]

img = img[:, :, ::-1]

这句话的意思就是数组的第一个维度和第二个维度不变，第三个维度的数组翻转。

也就是说，图片的高度和宽度不变，红色通道和蓝色通道翻转，使得蓝色通道占据相对重要的通道，红色通道占据相对不重要的通道。这里注意一下，是矩阵翻转，所以是从RGB变成了BGR，中间的通道G也就是green，是一直不变的。

下面是原图，也就是RGB通道的图。

原图

下面是翻转之后的图，也就是BGR通道的图。

BGR

下面是三个通道相互转换的方法

BGR转为RGB：rgb = bgr[...,::-1]
RGB转为BGR：bgr = rgb[...,::-1] 或 out = out[:, :, [2, 1, 0]]
RGB转为GBR：gbr = rgb[...,[2,0,1]]

最后说为什么要转换通道

1.RGB符合人类实际
2.彩色显示器，图像采集器都是RGB的
3.opencv读出来的图像默认是BGR通道，是因为caffee，是历史问题，是早年为了兼容某些硬件

更具体的参考下面网址。
https://blog.csdn.net/weixin_52527544/article/details/128008221