用python调用摄像头识别红，绿，黄三种颜色，并且红色输出1，绿色输出2，黄色输出3

可以使用Python中的OpenCV库进行颜色识别。首先需要安装OpenCV库，然后使用Python代码访问摄像头获取视频流。接着使用颜色空间转换将RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，因为在HSV色彩空间中更容易识别颜色。然后通过调整颜色阈值来识别三种颜色。最后根据颜色输出相应的数字。

下面是示例代码：

import cv2

def detect_color(frame):
    # 将图像从RGB色彩空间转换为HSV色彩空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # 定义红，绿，黄三种颜色的阈值范围
    lower_red = cv2.inRange(hsv, (0, 50, 50), (10, 255, 255))
    upper_red = cv2.inRange(hsv, (160, 50, 50), (180, 255, 255))
    green = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (70, 255, 255))
    yellow = cv2.inRange(hsv, (26, 43, 46), (34, 255, 255))
    
    # 将红色分割成两部分，并分别进行合并
    red = cv2.bitwise_or(lower_red, upper_red)
    
    # 对二值化图像进行膨胀和腐蚀操作，以消除噪声
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
    red = cv2.morphologyEx(red, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    green = cv2.morphologyEx(green, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    yellow = cv2.morphologyEx(yellow, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    
    # 计算三种颜色的像素点数量
    red_pixels = cv2.countNonZero(red)
    green_pixels = cv2.countNonZero(green)
    yellow_pixels = cv2.countNonZero(yellow)
    
    # 根据像素点数量输出相应的数字
    if red_pixels > green_pixels and red_pixels > yellow_pixels:
        return 1
    elif green_pixels > red_pixels and green_pixels > yellow_pixels:
        return 2
    elif yellow_pixels > red_pixels and yellow_pixels > green_pixels:
        return 3
    else:
        return -1

# 访问摄像头并逐帧处理
capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = capture.read()
    if ret:
        color_num = detect_color(frame)
        if color_num > 0:
            print(color_num)
        cv2.imshow("Frame", frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，当摄像头没有检测到三种颜色之一时，程序会输出-1。另外，你可以根据需要调整阈值和形态学操作的参数，以更好地适应不同场景。