blue_lower = np.array([100,43,46])

这是在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时，设置图像颜色范围的语句。OpenCV是一种开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、目标跟踪、人脸识别等。在这个语句中，blue_lower是一个包含三个整数的数组，分别表示HSV颜色空间中蓝色的下限值（H：色相，S：饱和度，V：明度）。HSV颜色空间是一种将颜色的属性分为色相、饱和度和明度三个维度的颜色空间，常用于图像处理中的颜色识别和分割。这个语句的作用是设置蓝色的下限值为H=100，S=43，V=46，用于后续的图像颜色分割和处理。

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def remove_colors_except(image, target_colors, threshold): result = np.zeros_like(image) for target_color in target_colors: # 计算目标颜色的范围 blue = int(target_color[0]) green = int(target_color[1]) red = int(target_color[2]) lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold]) upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold]) # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设为黑色，目标颜色范围内的像素设为白色 mask = cv2.inRange(image, lower_range, upper_range) # 将目标颜色范围内的像素设为白色 result[mask > 0] = (255, 255, 255) # 显示结果图像 cv2.imwrite('222.bmp', result) return result 修改可以直接传入目标色格式 "FFFFFF"

可以将传入的目标色格式 "FFFFFF" 转换成对应的 RGB 值，然后再调用原有的函数进行处理。修改后的代码如下：

def remove_colors_except(image, target_colors, threshold):
    result = np.zeros_like(image)
    for target_color in target_colors:
        # 将目标色格式 "FFFFFF" 转换成 RGB 值
        blue = int(target_color[0:2], 16)
        green = int(target_color[2:4], 16)
        red = int(target_color[4:6], 16)
        # 计算目标颜色的范围
        lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold])
        upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold])
        # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设为黑色，目标颜色范围内的像素设为白色
        mask = cv2.inRange(image, lower_range, upper_range)
        # 将目标颜色范围内的像素设为白色
        result[mask > 0] = (255, 255, 255)
    # 显示结果图像
    cv2.imwrite('222.bmp', result)
    return result

其中，`int(target_color[0:2], 16)` 表示将 `target_color` 字符串中前两个字符解析为 16 进制整数。

def remove_colors_except(image, target_colors, threshold): result = np.zeros_like(image) for target_color in target_colors: # 将目标色格式 "FFFFFF" 转换成 RGB 值 blue = int(target_color[0:2], 16) green = int(target_color[2:4], 16) red = int(target_color[4:6], 16) # 计算目标颜色的范围 lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold]) upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold]) # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设为黑色，目标颜色范围内的像素设为白色 mask = cv2.inRange(image, lower_range, upper_range) # 将目标颜色范围内的像素设为白色 result[mask > 0] = (255, 255, 255) # 显示结果图像 cv2.imwrite('222.bmp', result) return result 修改可以传入多个颜色

可以将 `target_colors` 参数修改为一个列表，存储多个颜色值。然后在 `for` 循环中遍历这个列表，对每个颜色值进行相同的操作即可。具体代码如下：

def remove_colors_except(image, target_colors, threshold):
    result = np.zeros_like(image)
    for target_color in target_colors:
        # 将目标色格式 "FFFFFF" 转换成 RGB 值
        blue = int(target_color[0:2], 16)
        green = int(target_color[2:4], 16)
        red = int(target_color[4:6], 16)
        # 计算目标颜色的范围
        lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold])
        upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold])
        # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设为黑色，目标颜色范围内的像素设为白色
        mask = cv2.inRange(image, lower_range, upper_range)
        # 将目标颜色范围内的像素设为白色
        result[mask > 0] = (255, 255, 255)
    # 显示结果图像
    cv2.imwrite('222.bmp', result)
    return result

调用函数时，可以传入一个颜色值列表，例如 `target_colors = ['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF']`。函数会对每个颜色值分别进行操作，最终返回一个合并了所有颜色的结果图像。