rgb值对图像进行处理，将涂黑的部分变成障碍物，其余为可通行

可以使用Python中的OpenCV库来实现将涂黑的部分变成障碍物，其余为可通行的操作。以下是简单的实现步骤：

1. 导入OpenCV库并读取图像：

import cv2

img = cv2.imread('image.png')

2. 将图像转换为灰度图像，并进行二值化处理：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

其中，`cv2.COLOR_BGR2GRAY`可以将图像转换为灰度图像，`cv2.threshold()`函数可以将灰度图像进行二值化处理，`cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU`参数可以自动确定二值化的阈值。

3. 对图像进行形态学处理：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

其中，`cv2.getStructuringElement()`函数可以生成一个指定形状和大小的结构元素，`cv2.morphologyEx()`函数可以对二值化后的图像进行形态学处理，`cv2.MORPH_RECT`表示使用矩形结构元素，`iterations`参数表示形态学处理的迭代次数。

4. 将处理后的图像进行反色处理：

mask = cv2.bitwise_not(opening)

其中，`cv2.bitwise_not()`函数可以对图像进行反色处理。

5. 将处理后的图像进行显示和保存：

cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imwrite('mask.png', mask)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imshow()`函数可以将处理后的图像进行显示，`cv2.imwrite()`函数可以将处理后的图像进行保存。`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`函数用于关闭显示窗口。

将涂黑的部分变成障碍物，其余为可通行的操作完成后，可以将处理后的图像用于路径规划等应用。