如何将RGB图像转换为灰度但保留一种颜色？

Question

我正在尝试创建一个类似于罪恶之城或其他电影的效果,除了图像中的所有颜色之外,它们都会删除所有颜色.

我有一个RGB图像,我想转换为灰度,但我想保持一种颜色.

这是我的照片:

我想保持红色.其余的应该是灰度的.

这是我的代码输出到目前为止(你可以看到区域是正确的,我不知道为什么它们是白色而不是红色):

到目前为止,这是我的代码:

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

一个可以大大提高生成图像质量的选项是转换为不同的颜色空间,以便更容易地选择颜色.特别地,HSV颜色空间根据其色调(颜色),饱和度(颜色的量)和值(颜色的亮度)来定义像素颜色.

例如,您可以使用该函数将RGB图像转换为HSV空间rgb2hsv,找到具有跨越您想要定义为"非红色"颜色(例如,20度到340度)的色调的像素,设置饱和度为那些像素为0(因此它们是灰度),然后使用以下函数将图像转换回RGB空间hsv2rgb:

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

以下是生成的图像:

请注意,与zellus的解决方案相比,您可以轻松地在花朵上保持淡粉色调.另请注意,茎和地面上的褐色色调也消失了.

有关从图像中根据颜色属性选择对象的一个​​很酷的例子,你可以查看Steve Eddins博客文章The Two Amigos,它描述了MathWorks的Brett Shoelson从图像中提取一个"amigo"的解决方案.

关于选择颜色范围的说明......

您可以做的另外一件事可以帮助您选择颜色范围,即可查看hPlaneHSV图像像素中存在的色调(即从上方)的直方图.这是一个使用函数的示例histc(或推荐的histcounts,如果可用的话)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

这是最终的像素颜色直方图:

请注意原始图像主要包含红色,绿色和黄色像素(带有几个橙色像素).几乎没有青色,蓝色,靛蓝色或品红色像素.另请注意,我在上面选择的范围(20到340度)可以很好地排除大部分不是两端大红色星团的一部分.

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)