python 在指定图片指定范围内 匹配多个传入的像素点 加上偏色 101010 查找

好的，您的需求是在指定图片的指定范围内匹配多个传入的像素点，并对匹配到的像素点加上偏色 [10, 10, 10]。下面是一个使用 Python 和 OpenCV 库实现的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取指定的图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 指定搜索范围
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
search_range = img[y:y+h, x:x+w]

# 定义多个目标像素点的颜色和位置信息
target_colors = np.array([[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]])  # 红、绿、蓝
target_points = np.array([[50, 50], [100, 100], [150, 150], [200, 200]])

# 在搜索范围内搜索目标像素点
for i in range(len(target_colors)):
    mask = cv2.inRange(search_range, target_colors[i], target_colors[i])
    points = cv2.findNonZero(mask)
    # 对于每个找到的像素点，加上指定的偏色
    for p in points:
        for tp in target_points:
            if (tp == p).all():
                img[y+p[0][1], x+p[0][0]] += np.array([10, 10, 10])  # 加上偏色

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

在上面的代码中，我们首先读取指定的图片。接着，我们使用 `x, y, w, h` 四个变量来指定搜索范围，也就是要在图片的 `(x, y)` 到 `(x+w, y+h)` 这个矩形区域内搜索目标像素点。然后，我们使用传入的目标像素点的颜色和位置信息，在搜索范围内使用 `cv2.inRange()` 函数搜索目标像素点，这里我们使用 `cv2.findNonZero()` 函数找到像素点的位置。最后，我们对于每个找到的像素点，使用 `+=` 运算符加上指定的偏色 [10, 10, 10]。

您可以根据实际需求来修改代码中的搜索范围、目标像素点的颜色和位置信息，以及偏色的值。另外，您需要将示例代码中的 `'image.jpg'` 替换成您自己的图片路径。