写一个Python代码实现以下功能：提取图片中的红苹果 建议方法： （1）将已知图像进行消噪处理 （2）对彩色图像进行目标和背景分析 （3）通过阈值法将图像进行分割 （4）提取目标

以下是一个Python代码实现图像中红苹果提取的例子，其中采用了OpenCV库进行图像处理：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('apple.jpg')

# 使用高斯滤波处理图像降噪
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设定红色的阈值范围，不同光照条件下不同，需要自己调整
lower_red = cv2.inRange(hsv, (0, 50, 50), (10, 255, 255))
upper_red = cv2.inRange(hsv, (170, 50, 50), (180, 255, 255))

# 将两个阈值相加，提取红色区域
red_mask = cv2.addWeighted(lower_red, 1.0, upper_red, 1.0, 0.0)

# 使用形态学操作去除噪点
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 在原图上绘制红色区域的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示提取结果
cv2.imshow('red apple', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在运行代码之前，需要将待处理的图像apple.jpg放在同一目录下。代码中的阈值范围需要根据实际情况进行调整，以达到最佳的提取效果。