如何使用opencv-python中的摄像头分别对红 蓝 黄三种物体进行识别 并对识别到的物体进行标注并进行展示

要使用 OpenCV-Python 对红、蓝、黄三种物体进行识别，可以分为以下几个步骤：

1. 导入必要的库（numpy、cv2）。
2. 打开摄像头，获取每一帧图像。
3. 将每一帧图像转换为 HSV 空间。
4. 根据颜色范围，使用 inRange 函数分别提取红、蓝、黄三种颜色的物体。
5. 对每种颜色的物体进行轮廓检测，找到物体的边界。
6. 给每个物体标注一个矩形框，并在图像上显示。

下面是示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 要识别的颜色范围（红、绿、蓝）
color_range = [
    ((0, 100, 100), (10, 255, 255), "red"),
    ((36, 100, 100), (86, 255, 255), "green"),
    ((100, 100, 100), (130, 255, 255), "blue"),
    ((20, 100, 100), (30, 255, 255), "yellow")
]

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 获取每一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将每一帧图像转换为 HSV 空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 分别提取每种颜色的物体
    for (lower, upper, color) in color_range:
        mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
        # 对每种颜色的物体进行轮廓检测
        contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        for cnt in contours:
            # 给每个物体标注一个矩形框
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, color, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

    # 在图像上显示
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 按 q 键退出
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

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

在代码中，我们定义了一个颜色范围的列表，其中包含了要识别的三种颜色（红、绿、蓝）。对于每种颜色，我们都使用 inRange 函数提取了对应的颜色范围内的物体，并进行了轮廓检测和矩形框标注。最后，在图像上显示出来。

注意：这里的颜色范围是以 HSV 空间来定义的，因为在 HSV 空间中，色调（Hue）的变化与颜色的变化相关，饱和度（Saturation）表示颜色的纯度，明度（Value）表示颜色的亮度。