我正在开发一种颜色掩蔽算法，使用Python 3.9和cv2提取图像中的重叠感兴趣区域。
为了实现这一点，我实现了K-Means聚类，将相似的像素分组，将图像的调色板减少到只有几种色调。然后，我使用np.unique查找存在的唯一RGB值，最后用提供的值之一过滤原始图像。
从下图中，我可以成功地提取所需的区域：

提取区域：

正如观察到的，结果仍然包含一些来自感兴趣区域周围的底层区域（火焰）的噪声。我尝试使用cv2.GaussianBlur和cv2.ConnectedComponentsWithStats来清除它，但似乎无法正确去除它。下面是我想要的输出（手动去除噪声）：

我如何通过编程实现相同（或类似）的结果？
注意：提取此区域的RGB过滤器可定义如下：

rgb = np.array([198, 154, 107])
# Making a range with 25% offsets
low = rgb * 0.75
high = rgb * 1.25
# Defining the mask
mask = cv2.inRange(image, low, high)
# Applying mask
result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)