Python Numpy np.任何范围或阈值

我正在使用python、OpenCV和Numpy。我的目标是找到所有白色像素，将其变成红色，并将其他所有像素都关闭或变成白色。我的代码：

 import numpy as np
    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt

    # Read mask
    image = cv2.imread("path to my image")

    any_white = np.any(image == [255,255,255], axis = -1)

    image[any_white]=[255,0,0]
    plt.imshow(image)
    plt.show()

cv2.imwrite('result.png',image)

问题1：针对任何

[255255255]

都找不到，whiteist，我开始查找任何

[244244244]

，

[243243243]

等等。有没有办法设置白色的范围，可能是从

[255255255]

到

[230230230]

问题2：显然，在python中使用

plt.imshow（image）

和

plt.show（）

时，结果显示为红色，但当我使用

cv2.imwrite（'result.png'，image）

保存时，结果显示为蓝色。请参见结果图像。

问题1： 您可以创建一个遮罩，并将红色通道设置为

False

，这样，如果您只想以白色像素为目标，则可以将该值保持在255

mask_bg = (image == [255, 255, 255])
mask_bg[:, :, 0] = False  # set red channel mask to false (leave 255 value)

image[mask_bg] = 0  # set all white pixels to [255, 0, 0]

如果要查找某个范围内的所有值，可以使用

cv2.inRange

：

mask = cv2.inRange(image, (230, 230, 230), (255, 255,255))

问题2： OpenCV使用BGR作为默认值而不是RGB，您可以通过以下方式将BGR转换为RGB：

new_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imshow('BGR Image', new_image )

---

请记住，如果使用OpenCV打开图像，它将是BGR，因此请在操作通道之前对其进行转换。

问题1: 您计划瞄准的像素的确切值可能不是

（255、255、255）

。因此，最好通过设置一系列像素值来对图像进行二值化。通过创建轨迹栏并手动调整它们，可以找到精确的范围。您可以找到有关在OpenCV中实现轨迹栏的更多信息

问题2: 这是因为OpenCV默认使用

BGR

或

（蓝色、绿色、红色）

颜色空间。保存前，您可以使用

cv2.cvt颜色（图像，cv2.COLOR\u BGR2RGB）

将颜色空间更改为

RGB

或

（红、绿、蓝）