python实现将图像放大为两倍，并设定红色阈值范围，红色部分二值化结果为0，其余颜色为1，之后进行高升滤波

可以使用Python中的OpenCV库实现这个功能。

首先，读取图像并将其放大为两倍：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像放大为两倍
img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=2, fy=2)

然后，设定红色阈值范围并进行二值化：

# 设定红色阈值范围
lower_red = (0, 0, 100)
upper_red = (100, 100, 255)

# 将图像转换为HSV色彩空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设定红色阈值范围，红色部分为0，其余部分为1
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

最后，进行高升滤波：

# 进行高升滤波
kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
filtered = cv2.filter2D(mask, -1, kernel)

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

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像放大为两倍
img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=2, fy=2)

# 设定红色阈值范围
lower_red = (0, 0, 100)
upper_red = (100, 100, 255)

# 将图像转换为HSV色彩空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设定红色阈值范围，红色部分为0，其余部分为1
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

# 进行高升滤波
kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
filtered = cv2.filter2D(mask, -1, kernel)

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