仅将图像区域转换为灰度

Question

我希望得到一张图片，其中只有一个区域的颜色为彩色图像。

Mat img = imread("lena.jpg");
Rect roi = Rect(100,  100, 300, 300);// only this should be in color in output

Mat img_yuv;
cvtColor(img, img_yuv, CV_RGB2YUV);
vector<Mat> channels(3);
split(img_yuv, channels);
Mat Y = channels[0];
Mat U = channels[1];
Mat V = channels[2];

// create mask
Mat mask = Mat::zeros(Y.size(), Y.type());
rectangle(mask, roi, Scalar(1), CV_FILLED);

// merging channels
channels[0] = Y;
channels[1] = U.mul(mask)+(Scalar::all(1)-mask).mul(Y);
channels[2] = V.mul(mask)+(Scalar::all(1)-mask).mul(Y);

Mat img_yuv_out, img_out;
merge(channels, img_yuv_out);
cvtColor(img_yuv_out, img_out, CV_YUV2RGB);
imshow("masked_color", img_out);
imshow("lena", img);

上面的opencv代码分别是我的输入图像和输出图像。

在roi中它工作正常，但其余的图像看起来不像灰度图像（不完全像我们仍有3个通道。

Answer 1

你可以试试这个：

1. 获取图像的副本，并将其转换为3通道灰度（我不知道您是否需要将灰度显式转换回（彩色）RGB ...）
2. 为要获得颜色的ROI获取Mat，一次用于灰度复制，一次用于原始彩色图像
3. 将彩色图像ROI分配/复制到灰度图像ROI

事实上，正如@AndreyKamaev所暗示的那样：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

int main() {
    char const * const fname_in = "lena.jpg";
    char const * const fname_out = "lena_out.jpg";
    cv::Mat img = cv::imread(fname_in, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    cv::Mat tmp;
    cv::cvtColor(img, tmp, CV_BGR2GRAY);
    cv::cvtColor(tmp, tmp, CV_GRAY2BGR);
    cv::Rect roi(100,  100, 300, 300);
    img(roi).copyTo(tmp(roi));
    img = tmp;
    cv::imwrite(fname_out, img);
}

输出图片：

Answer 2

与@moooeeeep基本相同：

Mat tmp;
cvtColor(img, tmp, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(tmp, tmp, COLOR_GRAY2BGR);
img(roi).copyTo(tmp(roi));
img = tmp;

Answer 3

对于那些想要反过来的人：-）

Mat tmp;
cvtColor(img, tmp, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(tmp, tmp, COLOR_GRAY2BGR);
tmp(roi).copyTo(img(roi));
tmp = img;

Answer 4

要在python中将roi转换为灰度，您可以

1. 将投资回报率转换为灰色
2. 通过合并灰色替换roi，例如用[灰色，灰色，灰色]代替BGR

3. 现在投资回报率是灰色的。

   image = cv2.imread(image.jpg')
   h, w, _ = image.shape
   r, c, s = h//4, w//4, min(h,w)//2
   gray_portion = cv2.bitwise_not(cv2.cvtColor(image[r:r+s, c:c+s], cv2.COLOR_BGR2GRAY))
   merged = cv2.merge([gray_portion, gray_portion, gray_portion]) #IMPORTANT 
   image[r:r+s, c:c+s] = merged
   cv2.imshow(image)