Traceback (most recent call last): File "color.py", line 23, in <module> contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack

这个错误通常是因为 `cv2.findContours()` 函数返回的元组中包含的元素数量你在代码中指定元素数量不匹导致的。

在 OpenCV 4 中，`cv2.findContours()` 函数的返回值只有两个，分别是轮廓和层级信息。因此，你需要将代码中的 `contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)` 修改为 `contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`。

修改后的代码如下所示：

import cv2
import numpy as np

# 定义要识别的颜色范围
lower_color = np.array([25, 50, 50])
upper_color = np.array([35, 255, 255])

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 获取当前帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转换颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 根据颜色范围进行二值化
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)

    # 寻找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍历轮廓
    for contour in contours:
        # 计算轮廓面积
        area = cv2.contourArea(contour)

        # 忽略面积较小的轮廓
        if area < 100:
            continue

        # 计算轮廓的外接矩形
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

        # 在原图上绘制外接矩形
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下 q 键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个程序将实时识别摄像头捕捉到的图像中的特定颜色色块，并在原图上绘制出色块的外接矩形。