如何将inRange函数和threshold函数得到的图像中像素值为255的合并在一个新掩膜里

可以使用`bitwise_or()`函数将两个二值化图像中像素值为255的位置合并到一个新的掩膜图像中，具体步骤如下：

1. 使用`inRange()`函数和`threshold()`函数分别对原始图像进行二值化处理，得到两个二值化图像。

2. 创建一个新的空白图像，大小与原始图像相同，并将所有像素值设置为0。

3. 使用`bitwise_or()`函数将两个二值化图像中像素值为255的位置合并到新图像中，像素值为255的位置表示两个二值化图像中像素值都为255的位置。

4. 最后，将新图像保存到磁盘上，即可得到包含两个二值化图像中像素值为255的掩膜图像。

下面是一个Python代码示例：

import cv2

# Load an image
img = cv2.imread('image.png')

# Convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Apply inRange() function to get a binary image with pixels in a specified range
binary1 = cv2.inRange(img, (0, 0, 0), (100, 100, 100))

# Apply threshold() function to get a binary image with pixels above a specified threshold
ret, binary2 = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Create a new blank image of the same size
mask = cv2.resize(binary1, (binary2.shape[1], binary2.shape[0]))

# Combine the two binary images into one mask image
mask = cv2.bitwise_or(binary1, binary2, mask=mask)

# Save the new mask image
cv2.imwrite('mask.png', mask)

下面是一个C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    // Load an image
    Mat img = imread("image.png");

    // Convert the image to grayscale
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // Apply inRange() function to get a binary image with pixels in a specified range
    Mat binary1;
    inRange(img, Scalar(0, 0, 0), Scalar(100, 100, 100), binary1);

    // Apply threshold() function to get a binary image with pixels above a specified threshold
    Mat binary2;
    threshold(gray, binary2, 127, 255, THRESH_BINARY);

    // Create a new blank image of the same size
    Mat mask(binary2.rows, binary2.cols, CV_8UC1, Scalar(0));

    // Combine the two binary images into one mask image
    bitwise_or(binary1, binary2, mask);

    // Save the new mask image
    imwrite("mask.png", mask);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先使用`inRange()`函数和`threshold()`函数分别对原始图像进行二值化处理，得到两个二值化图像。然后，我们创建了一个新的空白图像，大小与原始图像相同，并将所有像素值设置为0。接下来，我们使用`bitwise_or()`函数将两个二值化图像中像素值为255的位置合并到新图像中，像素值为255的位置表示两个二值化图像中像素值都为255的位置。最后，我们将新图像保存到磁盘上，即可得到包含两个二值化图像中像素值为255的掩膜图像。