查找范围内的特定坐标像素，该范围内的像素强度也处于该范围内

要解决这个问题，您需要使用图像处理库来读取图像的像素值，并根据给定的颜色范围筛选出符合条件的坐标。Python中常用的图像处理库是Pillow（PIL的一个派生版本）或者OpenCV。这里我提供一个使用Pillow库的示例代码片段来帮助您实现这个需求：

from PIL import Image

# 定义颜色范围
red_range = (165, 225)
green_range = (176, 200)
blue_range = (186, 198)

# 打开图片
img = Image.open('your_image_path.jpg')  # 请替换为您的图片路径

# 确保图片模式为RGB
if img.mode != 'RGB':
    img = img.convert('RGB')

# 遍历指定区域内的像素
coordinates = []
for x in range(576, 727):  # 注意范围到726应该是727，因为range不包含结束值
    for y in range(0, 1372):  # 同理，到1371应该是1372
        r, g, b = img.getpixel((x, y))
        if red_range[0] <= r <= red_range[1] and \
           green_range[0] <= g <= green_range[1] and \
           blue_range[0] <= b <= blue_range[1]:
            coordinates.append((x, y))

# 输出符合条件的坐标
print(coordinates)

这段代码首先定义了红色、绿色和蓝色的像素强度范围，然后打开指定路径的图片并确保其模式为RGB。之后，它遍历指定的图像区域，检查每个像素点的RGB值是否都在各自的颜色范围内。如果满足条件，就将该像素的坐标添加到结果列表中。最后，打印出所有符合条件的坐标。

请注意，实际应用时您需要安装Pillow库（可以通过pip install Pillow命令安装），并且替换'your_image_path.jpg'为您具体图像文件的路径。此外，由于直接遍历像素可能对大图来说比较耗时，对于大规模图像处理任务，可能需要考虑更高效的算法或使用并行处理技术。