c++ - 灰度化 BGR 图像的 ROI

Question

我遇到了 OpenCV 的一个小问题。

我可以在我的网络摄像头捕获中绘制一个矩形以绘制 ROI。我想知道是否可以对帧的这一部分进行灰度化。

我尝试了很多不同的方法来做到这一点，但我仍然无法做到。

有什么建议么？

Answer 1

这是将捕获的图像 ROI 设置为灰度的粗略方法：

cv::VideoCapture capture;
cv::Mat frame, grayFrame, gray3;

if(!capture.open(-1))
{
    cout<<"Capture Not Opened"<<endl; return;
}

int width = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int height = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);

cv::Rect roi(20,20,400,400); //The ROI to convert to gray

cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(height,width,CV_8U);
for(int i = roi.y; i<roi.y + roi.height - 1; i++)
    for(int j= roi.x; j<roi.x + roi.width - 1; j++)
        mask.at<uchar>(i,j) = 1;

do 
{
    capture>>frame;

    if(frame.empty()) break;

    cv::cvtColor(frame,grayFrame,cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cv::cvtColor(grayFrame, gray3, cv::COLOR_GRAY2BGR);

    frame.setTo(cv::Scalar::all(0),mask);
    cv::add(frame,gray3,frame,mask);

    cv::imshow("Image",frame);
    cv::waitKey(10);
} 
while (true);

我找不到更简单的方法来使用蒙版操作设置图像值，因此替代方法是将 ROI 设置为零，并将蒙版值添加到其中。

Answer 2

这是一个例子

cv::Mat image, roi_image;
image = cv::imread("example.jpg");  
cv::Rect r = cv::Rect(10,10, 50,50); // 'r' defines the location of ROI
roi_image = image(r);                // select ROI 
cvtColor(roi_image, roi_image, CV_RGB2GRAY);  //modify ROI
imshow("Ouput", image);   // desired output image where ROI is in grayscale
cv::waitKey(10);         // add this line so that graphics can update

请注意，这roi_image是一个指向 ROI 的矩阵image。如果您修改 roi_image 它也会修改image.

Answer 3

感谢你们的时间和耐心。我正在阅读 O'reilly 的“Learning openCV”一书，所有示例都是使用 IplImage 类而不是 Mat 类完成的。其实我也不知道有什么区别。

无论如何，我无法使用您的解决方案，因为我不使用任何 Mat 对象，这是我的解决方案（现在可以使用）：

while(1)
{
 frame = cvQueryFrame(cam);
 temp = cvCloneImage(frame);
 if(!frame)break;
 cvCopy(frame,temp);
 if(drawing_box || box_drew)
  draw_box(temp,box);

 if(grayScaleOn && box_drew)
 {
  for(int y=box.y;y<box.y+box.height;y++)
  {
    uchar* ptr = (uchar*)(temp->imageData+y*temp->widthStep);
    for(int x=box.x;x<box.x+box.width;x++)
    {
ptr[3*x+0] = ptr[0] * 0.114 + ptr[3*x+1]*0.587 + ptr[3*x+2]*0.299;
ptr[3*x+1] = ptr[0] * 0.114 + ptr[3*x+1]*0.587 + ptr[3*x+2]*0.299;
ptr[3*x+2] = ptr[0] * 0.114 + ptr[3*x+1]*0.587 + ptr[3*x+2]*0.299;
    }
  }
 cvShowImage("Output", temp);