plt.imshow显示图像倒置而cv2_imshow正常，如何确认神经网络输入？

导致两种显示方式出现差异的核心原因是图像读取工具对EXIF元数据或像素存储顺序的处理逻辑不同：

• cv2.imread() 与 cv2_imshow() 的组合不会自动处理图像的EXIF方向标记，直接读取并显示原始像素数据；
• mpimg.imread()（matplotlib的图像读取接口）会读取图像的EXIF方向信息并自动应用旋转/翻转，但如果图像的EXIF标记与实际像素方向不匹配（比如本地查看器已自动修正显示，但EXIF标记未同步更新），就会导致matplotlib显示时出现倒置。

另外，部分从PDF、扫描件导出的图像，其像素存储顺序本身是上下颠倒的，本地查看器和cv2_imshow会自动适配这种存储方式，而matplotlib默认按原始像素顺序显示，也会出现倒置情况。

以下几种可靠方式可确保图像方向正确，避免影响模型精度：

方法1：读取后手动翻转图像 #

如果plt显示的图像是倒置的，直接对读取后的图像进行上下翻转即可：

import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

pt = '/content/content/DATA/testing_data/1/126056495_AO_BIZ-0000320943-Process_IP_Cheque_page-0001.jpg'
image = mpimg.imread(pt)
# 上下翻转图像
image_flipped = image[::-1, :]
plt.imshow(image_flipped)
# 模型输入使用image_flipped即可

方法2：统一用OpenCV读取并转换格式 #

因为cv2读取的图像显示正常，可先用cv2读取，再转换为matplotlib支持的RGB格式（cv2默认读取BGR格式）：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

pt = '/content/content/DATA/testing_data/1/126056495_AO_BIZ-0000320943-Process_IP_Cheque_page-0001.jpg'
# cv2读取BGR格式图像
img = cv2.imread(pt)
# 转换为RGB格式供matplotlib显示
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_rgb)
# 模型输入可直接用cv2读取的图像（若模型需要RGB格式则转RGB）

方法3：处理EXIF方向信息 #

如果是EXIF标记导致的问题，可用PIL库读取并自动修正EXIF方向：

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

pt = '/content/content/DATA/testing_data/1/126056495_AO_BIZ-0000320943-Process_IP_Cheque_page-0001.jpg'
# 读取图像并自动处理EXIF方向
image = Image.open(pt).convert('RGB')
plt.imshow(image)
# 转换为numpy数组供模型使用
image_np = np.array(image)

只要确保输入模型的图像是正立的（与你训练/标注时的图像方向一致），就不会影响模型精度。建议统一使用一种读取方式（比如OpenCV或PIL），避免因处理逻辑不同导致输入图像方向混乱。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sadaf Shafi