c++ opencv 鼠标圈定多边形后在对圈定的多边形区域内的图像 进行彩色转灰色操作

你可以使用OpenCV的`cv::cvtColor`函数将圈定的多边形区域内的彩色图像转换为灰度图像。

在上面的示例代码中，我们已经创建了一个二值掩膜`mask`，其中多边形区域为白色，其余区域为黑色。现在，我们可以使用`cv::bitwise_and`函数将掩膜应用于原始彩色图像，只保留多边形区域内的像素。然后，我们可以使用`cv::cvtColor`函数将这个区域的彩色图像转换为灰度图像。

下面是修改后的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace std;

vector<Point> poly_pts;
Mat img;

void mouse_callback(int event, int x, int y, int flags, void* userdata) {
    if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) {
        poly_pts.push_back(Point(x, y));
        if (poly_pts.size() > 1) {
            polylines(img, poly_pts, true, Scalar(0, 255, 0), 2);
            imshow("image", img);
        }
    }
}

int main() {
    img = imread("image.jpg");
    namedWindow("image", WINDOW_NORMAL);
    setMouseCallback("image", mouse_callback, NULL);
    imshow("image", img);
    waitKey(0);

    Mat mask = Mat::zeros(img.rows, img.cols, CV_8UC1);
    vector<vector<Point>> pts{poly_pts};
    drawContours(mask, pts, 0, Scalar(255), FILLED);
    imshow("mask", mask);

    Mat gray;
    bitwise_and(img, img, gray, mask);
    cvtColor(gray, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("gray", gray);
    waitKey(0);
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们使用`cv::bitwise_and`函数将掩膜应用于原始彩色图像，只保留多边形区域内的像素。然后，我们使用`cv::cvtColor`函数将这个区域的彩色图像转换为灰度图像。

注意，我们在使用`cv::bitwise_and`函数时，将原始图像作为第一和第二参数，并将结果保存在第三个参数中。这是因为`cv::bitwise_and`函数需要两个输入图像相同大小和类型的图像，输出也是相同大小和类型的图像。