RGB 9,73,247 在 opencv inRange中阈值是多少

### 回答1：
RGB 9,73,247 在 opencv inRange 中的阈值是指将图像中的像素值与 RGB 9,73,247 进行比较的最大和最小范围。具体的阈值取决于您想要从图像中提取的信息以及您希望滤除的噪声。

例如，如果您想要提取图像中所有与 RGB 9,73,247 相似的颜色，那么您可以设置最小阈值为 (9-10, 73-10, 247-10)，最大阈值为 (9+10, 73+10, 247+10)，这样可以提取图像中与 RGB 9,73,247 颜色相似的所有像素。

但是，如果您希望从图像中提取所有与 RGB 9,73,247 颜色完全相同的像素，那么您可以设置最小阈值为 (9, 73, 247)，最大阈值为 (9, 73, 247)，这样可以提取图像中所有与 RGB 9,73,247 颜色完全相同的像素。

希望这能帮到您！

### 回答2：
在OpenCV的inRange方法中，RGB颜色空间的阈值是以BGR的顺序给定的。所以，对于RGB值9,73,247，我们需要将其转换为BGR来设置阈值。

RGB转换为BGR的顺序是247,73,9。因此，阈值应该设置为(9, 73, 247)和(9, 73, 247)，范围函数会返回这个范围内的像素。

当我们使用阈值来过滤图像时，我们可以选择在某个范围内选择像素。对于该问题，我们希望选择范围内的像素，因此输入的阈值应该是(9, 73, 247)和(9, 73, 247)。

这样设置阈值后，在使用inRange方法时，只有像素值在(9, 73, 247)和(9, 73, 247)范围内的像素才会被选中，其它像素将被过滤掉。

### 回答3：
在OpenCV的inRange函数中，用于设置阈值的参数是一个三个元素的数组，分别表示最低阈值和最高阈值。如果将RGB颜色空间中的像素值转换为一个三元素的数组，则可表示为(9,73,247)。如果要设置一个阈值范围来筛选与该RGB值相似的像素，则可以使用inRange函数。

根据题目中给出的RGB值(9,73,247)，我们可以设置一个阈值范围来筛选与该RGB值相似的像素。下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 将RGB值转换为数组
target_color = np.array([9,73,247])

# 设置阈值范围
lower_threshold = np.array([0, 70, 240])
upper_threshold = np.array([20, 80, 255])

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 使用inRange函数来筛选符合设定的阈值范围的像素
filtered_image = cv2.inRange(hsv_image, lower_threshold, upper_threshold)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Filtered Image", filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在该示例中，我们设置了一个阈值范围来筛选与RGB值(9,73,247)相似的像素。lower_threshold和upper_threshold用于设定阈值范围。筛选之后的像素会被置为白色，而其余像素会被置为黑色。最后，将结果图像显示出来。

请注意，阈值范围的设定是一种主观的设定，具体的范围可以根据具体需求进行调整。以上是一个示例设置，仅供参考。