RGBからHSV色空間に変換後、すべて青で表現される。

Question

前提

TensorflowでHSV色空間を利用して、画像分類を勉強しています。
tf.image.rgb_to_hsv()で、rgbからhsvに変換後、画像を出力したのですが、画像がすべて青で表現されています。HSV色空間ではこれが普通なのでしょうか？
私の知識ですと、各ピクセルごとにHSVの要素が組まれていると認識しているのですが、すべて青になる理由がありましたら、教えていただきたいです。

実現したいこと

原因の解明

該当のソースコード

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob
import os

x_train = []  #訓練用のimage
y_train = []  #訓練用のlabels　
x_test = []   #テスト用のimage
y_test = []   #テスト用のimage

#画像の読み込み
for f in glob.glob(".\image1\*\*\*.jpg"):
    img_data = tf.io.read_file(f)
    img_data = tf.io.decode_jpeg(img_data, channels=3, ratio=2)
    img_data = tf.image.resize(img_data,[150,100])  　#縦,横
    img_data = tf.image.rgb_to_hsv(img_data)  　　　　#hsv変換
    #各配列に振り分け
    if f.split("\\")[2] == "train":
        x_train.append(img_data)
        y_train.append(int(f.split("\\")[3].split("_")[0]))
    elif f.split("\\")[2] =="test":
        x_test.append(img_data)
        y_test.append(int(f.split("\\")[3].split("_")[0]))

#正規化
x_train = np.array(x_train) / 255.0
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test) / 255.0
y_test = np.array(y_test)

print("要素数, x, y, チャンネル数")
print("x_train(訓練データ): "+str(x_train.shape))
print("y_train(訓練データラベル): "+str(y_train.shape))
print("x_test(テストデータ): "+str(x_test.shape))
print("y_test(テストデータラベル): "+str(y_test.shape))

このように全体的に青で表示される。

Answer 1

plt.imshow() では、RGBの並びを期待しているはずなので、
x_train[80][:,:,2]にx_train[80][:,:,0:2]と比べ大きな値が入っていて、青色だけの画像と見えているかと思われます。
tf で read したものを、 cv2で変換してplt でimshowされてるなど、ご自身で何をやっているかも把握できてないのではないでしょうか?

Comments

[ktmr]

コメントありがとうございます。
>tf で read したものを、 cv2で変換してplt でimshowされてるなど、ご自身で何をやっているかも把握できてないのではないでしょうか?
Opencvをimportはしていますが、使用はしていません。
RGBからHSVへの変換は、tf.image.rgb_to_hsv()で行っています。

>plt.imshow() では、RGBの並びを期待しているはず
初耳でした。HSVで出力する際に適切な方法はありますでしょうか？