python如何实现图像中蓝色识别及蓝色的占比代码

要实现图像中蓝色识别及蓝色的占比，可以使用Python中的OpenCV库。

首先需要读取图像，然后转换成HSV颜色空间，因为在HSV颜色空间中，蓝色对应的色相范围是120-180。接着通过使用inRange函数，将图像中在色相范围内的像素点提取出来，形成一个掩码。最后，通过计算掩码中蓝色像素点的数量与总像素点数量的比例，即可得出蓝色在图像中的占比。

下面是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换成HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设定蓝色范围
lower_blue = np.array([120, 50, 50])
upper_blue = np.array([180, 255, 255])

# 生成蓝色掩码
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

# 统计蓝色像素点数量和总像素点数量
blue_pixels = cv2.countNonZero(mask)
total_pixels = mask.size

# 计算蓝色在图像中的占比
blue_ratio = blue_pixels / total_pixels

# 输出蓝色占比
print('Blue ratio:', blue_ratio)

注意，以上代码中的图像路径需要根据自己的实际情况进行修改。