使用OpenCV的对象检测API，但颜色输出错误

我尝试在tensorflow对象检测api中检测图像

但matplotlib无法成功显示图像，因此我改为使用opencv显示图像结果

我得到了结果，但图像颜色不正确：

我是否缺少任何颜色句柄脚本

原始资料来源：

我更改了最后2个脚本：

for image_path in TEST_IMAGE_PATHS:
    image = Image.open(image_path)
    image_np = load_image_into_numpy_array(image)
    image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
    output_dict = run_inference_for_single_image(image_np, detection_graph)
    vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
        image_np,
        output_dict['detection_boxes'],
        output_dict['detection_classes'],
        output_dict['detection_scores'],
        category_index,
        instance_masks=output_dict.get('detection_masks'),
        use_normalized_coordinates=True,
        line_thickness=8)
    # plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE)
    # plt.imshow(image_np)

    cv2.imshow('image', image_np)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

---

Opencv使用BGR和Matplotlib RGB。你必须：

---

cv2.cvt颜色（图像，cv2.COLOR\u BGR2RGB）

在显示前转换为RGB。在显示之前使用

cv2.cvt颜色（图像，cv2.COLOR\u BGR2RGB）

`在显示之前，您可以使用numpy索引：

img=img[…，：：-1]

。谢谢您的回答。通过更改此代码，我得到了正确的颜色。将------>cv2.imshow（'image'，image\u np）-----更改为------>cv2.imshow（'image'，cv2.cvt颜色（image\u np，cv2.COLOR\u BGR2RGB））