YOLOv3 Darknet グレースケール画像を学習・推論した際のラベルカラー変更

Question

現在AlexeyAB氏のDarknetを使用して独自データの学習・推論を行っています。
使用する画像はグレースケール画像(8bit)のため、yolov3.cfgのnet部分の記述Channel=1に変更しました。
検出の結果、バウンディングボックスは白色でのみ出力され、色分けができませんでした。
カラーを指定（例えば赤）して描画したいのですが、方法が分かりません。

image.cのdraw_detections_v3にてバウンディングボックスが描画されていると思い、draw_box_width_bw及びdraw_box_width等のコードを変更してみましたが変化はありませんでした。
出力されるpredictions.jpgを確認するとRGBで出力されているのでimage.cを変更すれば描画できるのではと思うのですが、変更点が分かりません。

channnel=3に設定して学習・推論を行えば色分けできると思いますが、グレースケール画像なので変更せず色を指定したいです。
存じ上げる方がいらっしゃっいましたらご教授いただければと思います。

image.c URL

Answer 1

darknetで**-save_label**機能を使用して画像のバウンディングボックスの位置を出力、OpenCVを用いて画像と出力座標を読み込み、カラーのバウンディングボックスを描画するPythonプログラムを作成して解決しました。