import cv2
import numpy as np




def get_color_pic(read_img, write_img, lower_color_lis, upper_color_list):

    # 读取图像
    image = cv2.imread(read_img)

    # 将图像转换到 HSV 颜色空间
    hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 定义颜色范围（在HSV中）
    lower_ = np.array(lower_color_lis)
    upper_ = np.array(upper_color_list)

    # 创建一个颜色的掩码
    mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_, upper_)

    # 将掩码应用于原始图像，保留接近红色的像素
    result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

    # result = remove_isolated_points(result)
    result = image.copy()
    result[mask == 0] = [255, 255, 255]  # 设置背景为白色
    # 显示处理后的图像
    cv2.imshow('Result Image', result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    # cv2.imwrite(write_img,result)
    cv2.imwrite(write_img, result, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])

# 
if __name__ == '__main__':
    png_name = 'screen0.png'
    read_img = r"D:\Nextcloud\swverification_svm\image_raw\%s" % png_name
    write_img = r"D:\Nextcloud\swverification_svm\test_img\%s" % png_name
    get_color_pic(write_img, write_img, lower_color_lis=[0, 100, 100], upper_color_list=[10, 255, 255])
    # 红 [0, 100, 100], [10, 255, 255]
    # 蓝 [110, 100, 100] [130, 255, 255]
    # 黄 [20, 100, 100] [30, 255, 255]
    # 绿 [35, 100, 100] [85, 255, 255]

这段代码是一个Python脚本，用于从输入的图像中提取指定颜色范围的像素，并将结果保存到输出图像中。下面是代码的解释：

1. 首先，导入了OpenCV库和NumPy库，这些库用于图像处理和数值操作。

2. 定义了一个名为`get_color_pic`的函数，它接受输入图像路径(`read_img`)、输出图像路径(`write_img`)以及指定颜色的下限(`lower_color_lis`)和上限(`upper_color_list`)。

3. 在函数内部，首先读取了输入图像，然后将其转换为HSV颜色空间（Hue, Saturation, Value）。HSV颜色空间更适合处理颜色。

4. 接下来，使用`cv2.inRange`函数创建一个掩码（mask），该掩码会根据指定的下限和上限颜色范围，将符合条件的像素设置为白色（255），不符合条件的像素设置为黑色（0）。

5. 使用`cv2.bitwise_and`函数将掩码应用于原始图像，以保留符合条件的像素。这将生成一个结果图像，其中只有符合指定颜色范围的像素被保留，其他像素为黑色。

6. 最后，通过`cv2.imshow`函数显示处理后的图像，等待用户按下任意键关闭图像窗口。然后，通过`cv2.imwrite`函数将结果图像保存到指定的输出路径。

在代码的主程序部分，示例了如何调用`get_color_pic`函数来提取特定颜色范围的像素。在示例中，提取了黄色范围的像素（颜色范围在HSV中定义为[20, 100, 100]到[30, 255, 255]），并将结果保存到输出图像中。您可以根据需要调整颜色范围的下限和上限，以提取不同颜色的像素。