opencv修改指定rgb颜色值

你可以使用OpenCV的cv2.inRange()函数来选择指定的RGB颜色范围，然后使用cv2.bitwise_and()函数将这些颜色与原始图像进行逐像素的“与”操作，以获得仅包含指定颜色的输出图像。具体步骤如下：

1. 将原始图像转换为RGB颜色空间

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

2. 定义指定颜色的范围

lower_color = np.array([Rmin, Gmin, Bmin])
upper_color = np.array([Rmax, Gmax, Bmax])

其中，Rmin, Gmin, Bmin, Rmax, Gmax, Bmax 分别是 RGB 颜色值的最小值和最大值。

3. 使用cv2.inRange()函数选择指定颜色范围内的像素

mask = cv2.inRange(img, lower_color, upper_color)

4. 使用cv2.bitwise_and()函数将选择的颜色与原始图像进行逐像素的“与”操作

output = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

其中，第一个参数是原始图像，第二个参数是原始图像，最后一个参数是指定颜色范围内的像素。

5. 将输出图像转换回BGR颜色空间

output = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_RGB2BGR)

完整代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为RGB颜色空间
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 定义指定颜色的范围
lower_color = np.array([0, 0, 200])
upper_color = np.array([50, 50, 255])

# 使用cv2.inRange()函数选择指定颜色范围内的像素
mask = cv2.inRange(img, lower_color, upper_color)

# 使用cv2.bitwise_and()函数将选择的颜色与原始图像进行逐像素的“与”操作
output = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# 将输出图像转换回BGR颜色空间
output = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 显示输出图像
cv2.imshow('output', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()