仅将图像区域转换为灰度

时间:2013-06-29 11:07:47

标签: c++ opencv image-processing

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。 Input Output

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。

4 个答案:

答案 0 :(得分:4)

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
  4. 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:

    converted lena

答案 1 :(得分:1)

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;

答案 2 :(得分:0)

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;

答案 3 :(得分:0)

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)