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

可以使用位运算符（bitwise operator）将两个掩膜合并。具体来说，可以使用cv2.bitwise_or()函数将两个掩膜进行或运算，得到一个新的掩膜，其中像素值为255的表示两个原始掩膜中任何一个掩膜中像素值为255的位置。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像和HSV图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 对灰度图像和HSV图像进行阈值处理，得到两个掩膜
gray_mask = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
hsv_mask = cv2.inRange(hsv, (0, 100, 100), (10, 255, 255))

# 将两个掩膜合并成一个新掩膜
new_mask = cv2.bitwise_or(gray_mask, hsv_mask)

# 显示结果
cv2.imshow('new_mask', new_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先读取原始图像，并将其转换为灰度图像和HSV图像。然后，分别对灰度图像和HSV图像进行阈值处理，得到两个掩膜。最后，使用cv2.bitwise_or()函数将两个掩膜进行或运算，得到一个新的掩膜，并显示结果。