opencv 抠图

解释：

1. 定义红色的低饱和和高饱和区域:

low01 = np.uint8([0, 70, 40])
up01 = np.uint8([6, 255, 255])
low02 = np.uint8([160, 70, 40])
up02 = np.uint8([180, 255, 255])

2. 计算红色区域的掩码:

mask01 = cv2.inRange(hsv, low01, up01)
mask02 = cv2.inRange(hsv, low02, up02)
#合并两个掩码:
mask = cv2.bitwise_or(mask01, mask02)

3. 抠出红色区域:

frame = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask01)

注意：

• 颜色空间转换: 使用 cv2.cvtColor 进行颜色空间转换非常重要，尤其是在进行颜色分割时。
• 掩码生成: cv2.inRange 是处理颜色分割的关键函数，通过定义范围来创建二值掩码。
• 位运算: cv2.bitwise_or 和 cv2.bitwise_and 是合并和提取图像的重要工具。
• 显示图像: 使用 cv2.imshow 显示图像，并通过 cv2.waitKey 等待键盘输入来结束显示。