请用opencv完成如下任务：1.计算图片中夹子个数；2.分别计算不同颜色夹子个数（有红色，绿色，黄色，蓝色）。并且可选择使用如下方法：阈值方法，HSV颜色空间，连通域，blob分析，形态学图像处理，Canny边缘检测

在OpenCV中，要完成上述任务，你可以结合多种方法。以下是建议的步骤：

1. **读取和预处理图像**：
使用`cv2.imread()`加载图片，然后可能需要进行灰度化（` cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`），以便于后续的颜色处理或边缘检测。

2. **夹子个数计数**：
- **阈值方法**：利用`cv2.threshold()`函数，设定合适的阈值来区分前景和背景，之后统计白色像素区域的数量作为夹子的估计。
- **连通域**：先进行腐蚀和膨胀操作（`cv2.morphologyEx()`）来连接相邻的像素，然后寻找所有连通区域，夹子则被视为单个连通域。
- **Canny边缘检测**：找到边缘后，可以统计连续的边缘片段数量，假设夹子边缘是连续的。

3. **颜色分类**：
- **HSV颜色空间**：使用`cv2.inRange()`函数基于HSV色彩空间范围来分割颜色。首先将图像从BGR转到HSV，然后针对每种颜色（红色、绿色、黄色和蓝色）创建对应的HSV范围，再进行阈值处理。
- **Blob分析**：对于每个颜色，独立进行Blob分析，分别统计不同颜色blob的数量。这可以通过对每个颜色通道进行blob检测并计数得到。

4. **结果整合**：
将以上步骤的结果汇总，得出总夹子数以及各颜色夹子的数量。

**示例代码片段**（简化版）：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 灰度化 + 转HSV
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hsv = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2HSV)

# 颜色阈值（例如红色）
red_lower, red_upper = (0, 50, 50), (10, 255, 255)
red_mask = cv2.inRange(hsv, red_lower, red_upper)

# Blob分析 & 计数
red_blobs = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
red_count = len(red_blobs[0]) if red_blobs else 0

# 其他颜色类似处理...

# 总数和颜色计数
total_count = sum(color_counts)  # color_counts是包含所有颜色的计数