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：

首先，确保您已经安装了Pillow库，如果没有安装，可以通过pip安装它：

pip install Pillow

然后，您可以使用以下代码来找到满足条件的像素坐标：

from PIL import Image

# 图像文件路径
image_path = 'your_image_path.jpg'
# 定义颜色范围
red_range = (165, 225)
green_range = (176, 200)
blue_range = (186, 198)

def find_pixels_by_color(image_path, red_range, green_range, blue_range):
    # 打开图片
    img = Image.open(image_path)
    width, height = img.size
    
    # 存储符合条件的坐标
    matching_coordinates = []
    
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            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]):
                matching_coordinates.append((x, y))
    
    return matching_coordinates

# 在指定范围内查找像素
coordinates = find_pixels_by_color(image_path, red_range, green_range, blue_range)
print("符合条件的像素坐标:", coordinates)

请将'your_image_path.jpg'替换为您的实际图像文件路径。这段代码会遍历整个图像，检查每个像素点的RGB值是否落在指定范围内，如果符合，则将其坐标添加到结果列表中。

注意：对于非常大的图像，这种方法可能会比较慢，因为它涉及到对每个像素的操作。在生产环境中，可能需要考虑更高效的图像处理策略或利用并行计算技术来加速处理过程。