如何将 RGB 图像转换为灰度图像但保留一种颜色？

Question

我正在尝试创建一种类似于罪恶之城或其他电影的效果，它们会删除图像中除一种颜色之外的所有颜色。

我有一个 RGB 图像，我想将其转换为灰度图像，但我想保留一种颜色。

这是我的图片：

我想保留红色。其余的应该是灰度的。

这是我的代码到目前为止输出的内容（您可以看到这些区域是正确的，但我不知道为什么它们是白色而不是红色）：

这是到目前为止我的代码：

filename = 'roses.jpg';

[cdata,map] = imread( filename );
% convert to RGB if it is indexed image
if ~isempty( map ) 
   cdata = idx2rgb( cdata, map ); 
end

%imtool('roses.jpg');

imWidth = 685;
imHeight = 428;

% RGB ranges of a color we want to keep
redRange = [140 255];
greenRange = [0 40];
blueRange = [0 40];

% RGB values we don't want to convert to grayscale
redToKeep = zeros(imHeight, imWidth);
greenToKeep = zeros(imHeight, imWidth);
blueToKeep = zeros(imHeight, imWidth);

for x=1:imWidth

    for y=1:imHeight

        red = cdata( y, x, 1 );
        green = cdata( y, x, 2 );
        blue = cdata( y, x, 3 );

        if (red >= redRange(1) && red <= redRange(2) && green >= greenRange(1) && green <= greenRange(2) && blue >= blueRange(1) && blue <= blueRange(2))
            redToKeep( y, x ) = red;
            greenToKeep( y, x ) = green;
            blueToKeep( y, x ) = blue;
        else
            redToKeep( y, x ) = 999;
            greenToKeep( y, x ) = 999;
            blueToKeep( y, x ) = 999;
        end

    end 

end 

im = rgb2gray(cdata);
[X, map] = gray2ind(im);
im = ind2rgb(X, map);

for x=1:imWidth

    for y=1:imHeight

        if (redToKeep( y, x ) < 999)
            im( y, x, 1 ) = 240;
        end
        if (greenToKeep( y, x ) < 999)
            im( y, x, 2 ) = greenToKeep( y, x );
        end
        if (blueToKeep( y, x ) < 999)
            im( y, x, 3 ) = blueToKeep( y, x );
        end

    end 

end 

imshow(im);

Answer 1

极大提高生成图像质量的一种选择是转换为不同的色彩空间，以便更轻松地选择颜色。特别是，HSV 颜色空间 根据色调（颜色）、饱和度定义像素颜色（颜色的量）和值（颜色的亮度）。

例如，您可以使用函数 rgb2hsv 将 RGB 图像转换为 HSV 空间，找到色调跨越您想要定义为“非红色”颜色的像素（例如，20 度到 340 度），将这些像素的饱和度设置为 0（这样它们是灰度），然后使用函数 hsv2rgb 将图像转换回 RGB 空间：

cdata = imread('EcyOd.jpg');       % Load image
hsvImage = rgb2hsv(cdata);         % Convert the image to HSV space
hPlane = 360.*hsvImage(:, :, 1);   % Get the hue plane scaled from 0 to 360
sPlane = hsvImage(:, :, 2);        % Get the saturation plane
nonRedIndex = (hPlane > 20) & ...  % Select "non-red" pixels
              (hPlane < 340);
sPlane(nonRedIndex) = 0;           % Set the selected pixel saturations to 0
hsvImage(:, :, 2) = sPlane;        % Update the saturation plane
rgbImage = hsv2rgb(hsvImage);      % Convert the image back to RGB space

这是生成的图像：

请注意，与 来自zellus的解决方案，您可以轻松保持花朵上的浅粉色色调。还请注意，茎和地面上的棕色色调也消失了。

有关根据颜色属性从图像中选择对象的一个​​很酷的示例，您可以查看 Steve Eddins 博客文章 The Two Amigos 描述了 MathWorks 的 Brett Shoelson 提出的一种解决方案，用于从图像中提取一个“amigo”。

关于选择颜色范围的说明...

您可以做的另一件事可以帮助您选择颜色范围，那就是查看色调的直方图（即 hPlane上面）存在于 HSV 图像的像素中。以下是使用函数 histc 的示例（或推荐的 histcounts，如果有的话) 和 bar：

binEdges = 0:360;    % Edges of histogram bins
hFigure = figure();  % New figure

% Bin pixel hues and plot histogram:
if verLessThan('matlab', '8.4')
  N = histc(hPlane(:), binEdges);  % Use histc in older versions
  hBar = bar(binEdges(1:end-1), N(1:end-1), 'histc');
else
  N = histcounts(hPlane(:), binEdges);
  hBar = bar(binEdges(1:end-1), N, 'histc');
end

set(hBar, 'CData', 1:360, ...            % Change the color of the bars using
          'CDataMapping', 'direct', ...  %   indexed color mapping (360 colors)
          'EdgeColor', 'none');          %   and remove edge coloring
colormap(hsv(360));                      % Change to an HSV color map with 360 points
axis([0 360 0 max(N)]);                  % Change the axes limits
set(gca, 'Color', 'k');                  % Change the axes background color
set(hFigure, 'Pos', [50 400 560 200]);   % Change the figure size
xlabel('HSV hue (in degrees)');          % Add an x label
ylabel('Bin counts');                    % Add a y label

这是结果像素颜色直方图：

请注意原始图像主要包含红色、绿色和黄色像素（还有一些橙色像素）的）。几乎没有青色、蓝色、靛蓝色或洋红色像素。另请注意，我在上面选择的范围（20 到 340 度）很好地排除了不属于两端两个大红色簇的大部分内容。

Answer 2

figure
pic = imread('EcyOd.jpg');

for mm = 1:size(pic,1)
    for nn = 1:size(pic,2)
        if pic(mm,nn,1) < 80 || pic(mm,nn,2) > 80 || pic(mm,nn,3) > 100
            gsc = 0.3*pic(mm,nn,1) + 0.59*pic(mm,nn,2) + 0.11*pic(mm,nn,3);
            pic(mm,nn,:) = [gsc gsc gsc];
        end
    end
end
imshow(pic)

Answer 3

我真的不知道 matlab 是如何工作的，所以我不能真正评论代码，但这也许有助于解释 RGB 颜色的工作原理。

使用 RGB 颜色时，可以通过确保 R、G 和 B 的值全部相同来生成灰度。所以基本上你想要做的是检测一个像素是否是红色的，而不仅仅是让 R、G 和 B 相同（你可以使用 3 的平均值来获得基本结果）。

更难的部分是如何检测像素是否实际上是红色，您不能只检查像素的 R 值是否较高，因为它仍然可以是另一种颜色，而较低的 R 值可能意味着较深的红色。

所以你可以做这样的事情：（我没有matlab，所以假设语法）：

red = cdata( y, x, 1 );
green = cdata( y, x, 2 );
blue = cdata(y, x, 3);

if (red < (blue * 1.4) || red < (green * 1.4) )
{
    avg = (red + green + blue) / 3;
    cdata(y, x, 1) = avg;
    cdata(y, x, 2) = avg;
    cdata(y, x, 3) = avg;
}

可能有更好的方法来检测红色并获得平均灰色，但这是一个开始；）