用python将视频中的颜色分开，再进行膨胀求其交集并用曲线画出颜色分界线，不要框选

实现这个功能，可以按照以下步骤进行：

1. 读取视频帧，将帧转换为 HSV 颜色空间。
2. 根据颜色阈值将帧分割成不同的颜色区域，可以使用 inRange 函数。
3. 对分割后的颜色区域进行膨胀操作，可以使用 dilate 函数。
4. 计算不同颜色区域的交集，并用曲线画出颜色分界线，可以使用 findContours 函数和 drawContours 函数。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义颜色阈值
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
lower_blue = np.array([110, 50, 50])
upper_blue = np.array([130, 255, 255])

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 获取视频帧率和大小
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

# 创建 VideoWriter 对象，用于保存输出视频
out = cv2.VideoWriter('output.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG'), fps, size)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 将帧转换为 HSV 颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 分割颜色区域
    mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
    mask_blue = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

    # 膨胀操作
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    dilated_red = cv2.dilate(mask_red, kernel)
    dilated_blue = cv2.dilate(mask_blue, kernel)

    # 计算交集
    intersection = cv2.bitwise_and(dilated_red, dilated_blue)

    # 找到轮廓并画出颜色分界线
    contours, hierarchy = cv2.findContours(intersection, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(frame, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

    # 保存输出帧
    out.write(frame)

    # 显示输出帧
    cv2.imshow('output', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们使用了两个颜色阈值来分割红色和蓝色区域。然后对分割后的颜色区域进行膨胀操作，并计算交集。最后，我们使用 findContours 函数找到颜色分界线的轮廓，并用 drawContours 函数画出分界线。输出的视频保存在 output.avi 文件中。