Matplotlibのplt.show()とcv2.imshow()の違いとは？画像表示の差をわかりやすく解説

Pythonで画像を扱う際、MatplotlibとOpenCV（cv2）はどちらも画像を多次元のNumPy配列として読み込みます。しかし、両者には重要な違いがあります。Matplotlibのimreadメソッドは画像を赤（R）・緑（G）・青（B）の順（RGB順）のNumPy配列として読み込み、imshowで画面に表示します。一方、OpenCVのcv2.imreadも同様に多次元NumPy配列として画像を読み込みますが、チャンネルの並びが逆順（BGR順）になっている点が最大の特徴です。

この違いを理解せずに使うと、cv2で読み込んだ画像をMatplotlibで表示した際に色が反転して見えるという現象が起こります。以下では、実際にコードを実行してその違いを確認してみましょう。

検証の手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白を調整します。
• 表示する画像のファイル名を初期化します。
• nrows=1、ncols=2、index=1 を指定して、現在の図に1つ目のサブプロットを追加します。
• cv2を使って画像を読み込みます。
• 軸を非表示にし、続くステートメントで図を表示します。
• nrows=1、ncols=2、index=2 を指定して、2つ目のサブプロットを追加します。
• plt（matplotlib.image）を使って同じ画像を読み込みます。
• 軸を非表示にし、図を表示します。
• 最後に show() メソッドを呼び出して図全体を表示します。

サンプルコード

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt, image

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

filename = "bird.jpg"

# 左側：cv2で読み込んだ場合
plt.subplot(121)
img = cv2.imread(filename)
plt.axis("off")
plt.imshow(img)
plt.title("with cv2")

# 右側：matplotlib.imageで読み込んだ場合
plt.subplot(122)
img = image.imread(filename)
plt.axis("off")
plt.imshow(img)
plt.title("with plt")

plt.show()

実行結果

左側（cv2で読み込んだ画像）では、赤と青のチャンネルが入れ替わっているため、本来の色とは異なる表示になっていることが分かります。右側（matplotlibで読み込んだ画像）は正しい色で表示されています。

色ずれを解消するには

cv2で読み込んだ画像をMatplotlibで正しく表示したい場合は、cv2.cvtColor()を使ってBGRからRGBへ変換しましょう。

img = cv2.cvtColor(cv2.imread(filename), cv2.COLOR_BGR2RGB)

このように、plt.show()とcv2.imshow()はどちらも画像を表示するための機能ですが、背後にあるチャンネル順序（RGBかBGRか）の違いを理解しておくことが、意図通りの画像表示には欠かせません。