jupyterで表示する画像の色が変更されてしまう

Question

jupyter-lab環境で、OpenCVの練習プログラムを書いているのですが、

import cv2
#カスケードファイルを指定して検出器を作成
cascade_file = 'haarcascade_frontalface_alt.xml'
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)

img = cv2.imread('girl.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

#顔認識を実行
face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(150,150)) #minsize:顔と認識する領域の最小サイズ

#結果を確認
# if len(face_list) == 0:
#     print('失敗')
#     quit()
                                     
for (x,y,w,h) in face_list:
    print('顔の座標は',w,y,w,h)
    red = (0,0,255)
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h),red, thickness = 20)

cv2.imwrite('face-detected.png',img)
plt.imshow(img)
# plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY))

このようにグレイスケールで、赤の長方形と指定したにも関わらず、jupyter lab内でインラインで表示される結果が下画像のように青くなってしまいます。

という表示になってしまいます。保存したファイルを、macのプレビューで確認すると、赤長方形で表示になっていました。
おそらく、jupyter labのスキンを黒に変更したからだと思うのですが、スキンをそのままで、きちんとした色表示にするにはどうしたらいいのでしょうか。

Answer 1

OpenCV は画像のチャンネルの順番は BGR として扱うのに対し、matplotlib は RGB として扱うのが原因です。

以下のように imshow に渡す前に cv2.cvtColor() でチャンネル順を BGR から RGB に変更すれば、元の色で表示されます。

- plt.imshow(img)
+ plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

Comments

[chgrios]

いえ、imshow()の前にきちんと
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
とグレイスケールに変換する文章を書いています。それと、画像を保存した際にmacのプレビューで見ると正常に表示されていたので、そういう問題ではありません

[tiitoi]

確認ですが、表示したい画像はグレースケール画像の img_gray ではなく、カラー画像の img のほうでよろしかったですか。
そうであれば、回答に書いた通りの問題と思います。
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
を試して見てください。
第2引数は cv2.COLOR_RGB2GRAY ではなく、cv2.COLOR_BGR2RGB です。