img = np.frombuffer(bmpstr, dtype='uint8') img.shape = (bmpinfo['bmHeight'], bmpinfo['bmWidth'], 4) 将得到的 img 导入2个 颜色 'FFFFFF','96ABAB' 相符的 变白色 不符的 改黑色并 保存为bmp

您可以使用 NumPy 数组的逻辑运算和切片操作来实现将相符的颜色变为白色，不相符的颜色变为黑色，然后将结果保存为 BMP 格式。下面是一个可能的实现：

import cv2
import numpy as np

def process_image(bmpstr, bmpinfo):
    # 转换为numpy数组
    img = np.frombuffer(bmpstr, dtype='uint8')
    img.shape = (bmpinfo['bmHeight'], bmpinfo['bmWidth'], 4)
    # 将BGR颜色通道顺序转换为RGB颜色通道顺序
    img = img[...,::-1]
    # 将RGB颜色通道顺序转换为BGR颜色通道顺序
    img[..., [0, 1, 2]] = img[..., [2, 1, 0]]
    # 将相符的颜色变为白色，不相符的颜色变为黑色
    white_color = np.array([255, 255, 255, 255], dtype='uint8')
    black_color = np.array([0, 0, 0, 255], dtype='uint8')
    color1 = np.array([int(c, 16) for c in 'FFFFFF'], dtype='uint8')
    color2 = np.array([int(c, 16) for c in '96ABAB'], dtype='uint8')
    mask1 = np.all(img[..., :3] == color1, axis=-1)
    mask2 = np.all(img[..., :3] == color2, axis=-1)
    img[mask1] = white_color
    img[mask2] = white_color
    img[~(mask1 | mask2)] = black_color
    # 保存为BMP格式
    cv2.imwrite('1.bmp', img)
    return img

在这个实现中，我们首先将读取到的图像数据转换为 NumPy 数组，然后将 BGR 颜色通道顺序转换为 RGB 颜色通道顺序，再将 RGB 颜色通道顺序转换为 BGR 颜色通道顺序。接着，我们使用 NumPy 数组和逻辑运算符来创建两个掩码，将相符的颜色变为白色，不相符的颜色变为黑色。最后，我们使用 OpenCV 的 `cv2.imwrite()` 方法将处理后的图像保存为 BMP 格式。