分析特定区域内的图像并确定其是否'；使用opencvpython创建红色

我在raspberry pi中使用Opencv python来分析热图，我在寻找代表最高温度的红色，我需要检测特定区域是否存在红色，如果存在，我可以使用此信息激活条件，我使用的热图如下：

对于红色检测，我使用以下代码：

import cv2
import numpy as np

while(1):

    # Take each frame

    frame = cv2.imread('heatmap.png')

    # Convert BGR to HSV
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # define range of blue color in HSV
    lower_red = np.array([-20, 100, 100])
    upper_red = np.array([13, 255, 255])

    # Threshold the HSV image to get only blue colors
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)


    # Bitwise-AND mask and original image
    res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)

    cv2.imshow('heatmap',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

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上面的代码给了我所有的红色像素，但我需要确定热图轮廓是否为红色，我的意思是图像轮廓或边框将是一个红色的不允许区域，有人知道我该怎么做吗？

您的HSV范围不正确。对于红色，

（0,20,20）～（8255255），（170,20,20）～（180255255）

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以下是我的结果：

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守则：

#!/usr/bin/python3
# 2018/05/16 13:54:09 
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('heatmap.png')
# Convert BGR to HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask1 = cv2.inRange(hsv, (0,20,20), (8,255,255))
mask2 = cv2.inRange(hsv, (170,20,20), (180,255,255))
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
dst  = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.imwrite("__.png", dst)
cv2.waitKey()

一些有用的链接：

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非常感谢你，我还问你一件事，你知道如何确定红色点的坐标吗？？所以我可以在if中使用这些信息