使用Python openCV PIL将黑色更改为白色，但不将白色更改为黑色

我正在尝试使用cv2或PIL在python中使用opencv将黑色像素更改为白色

原图：

这是我的密码：

import cv2
import numpy as np

frame = cv2.imread("numptest/captcha.png")
cv2.imshow('frame',frame)

lower_black = np.array([0,0,0])
upper_black = np.array([1,1,1])
black_mask = cv2.inRange(frame, lower_black, upper_black)
cv2.imshow('mask0',black_mask)
cv2.waitKey()

结果如下所示：

虽然我希望它看起来像这样：

我也尝试过这段代码，它确实保留了那些矩形中的内容，但只适用于RGB 255，而我需要它适用于更大范围的RGB

from PIL import Image
import numpy as np

im = Image.open('numptest/captcha.png')
im = im.convert('RGBA')
data = np.array(im)   
black_areas = (red == 0) & (blue == 0) & (green == 0)
data[..., :-1][black_areas.T] = (255, 255, 255)

im2 = Image.fromarray(data)
im2.show()'

下面是第二个代码的结果：

---

所以我不知道，也许最好是这些代码的组合，我只是不太明白如何在第二个代码中使用inRange，这可能会解决我的问题。

事实上，我在写问题时找到了我自己问题的答案。我刚刚修改了第二个代码

这一行：

       black_areas = (red == 0) & (blue == 0) & (green == 0)

    black_areas = (red < 70) & (blue < 70) & (green < 70)

这一行：

       black_areas = (red == 0) & (blue == 0) & (green == 0)

    black_areas = (red < 70) & (blue < 70) & (green < 70)

黑色区域=（红色<70）和（蓝色<70）以及（绿色<70）

结果是：

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如果是灰度图像，为什么不将其用作灰度图像，并将下面的所有内容更改为10（几乎为黑色）到255（白色）。在范围内，您必须使用下限和上限定义哪些颜色在有效范围内，然后将其用作遮罩并将该区域涂成白色。在这本书中，我会用接近黑色（10,10,10）的上界和黑色（0,0,0）的下界，因为黑色并不总是纯的。幸运的是，在大多数情况下，它不是纯的，我不需要100%的准确度，即使10%对我来说也足够了，但我确信有更好的解决方案。我将进一步评估最佳数字，可能70太高，这也不是整个过程的最后一步。