使用cv2读取的图像的通道到是BGR通道，所以测试模型之前需要做BGR转RGB的操作。

img=cv2.imread('515.jpg')
cv2.imshow("aa",img)
cv2.waitKey(-1)

显示结果：

显示结果是正常的。如果转为RGB后？

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2img=cv2.imread('515.jpg')
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imshow("aa",img_rgb)
cv2.waitKey(-1)

然后却变成BGR了！为什么呢？难道cv2读取的通达不是BGR吗？
我再换一种方式，使用matplotlib.pyplot显示图片。
代码：

img=cv2.imread('515.jpg')
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 15))
axes[0].imshow(img)
axes[1].imshow(img_rgb)
plt.show()

输出结果：

结论：

cv2.imread( ) 所读取的图像格式：每个像素为[B,G,R]的形式
cv2.imshow( ) 显示图像：按图像中每个像素为[B,G,R]的规则将图像显示出来
所以使用cv2.imshow( )显示图像，我看到的是正常的图片。
如果换成matplotlib显示图像？
mpimg.imread( ) 所读取的图像格式：每个像素为[R,G,B]的形式
plt.imshow( ) 显示图像：按图像中每个像素为[R,G,B]的规则将图像显示出来
这时候图像就是偏蓝色的。
这也就是OpenCV读取的图片使用的时候，为啥要做BGR2RGB的转换。

在已知的图片库中，只有OpenCV读取和显示图片使用BGR通道。其他的都是RGB，why？