请用vscode中的 opencv库编写python代码，实现对图片中的交通灯进行颜色识别的功能。使用opencv自带的cv2.inrange，并输出识别后的图片的结果。

要在Visual Studio Code (VSCode) 中使用 OpenCV 库来识别图片中交通灯的颜色，首先需要安装必要的库和环境。以下是步骤以及简单的Python代码示例：

1. 安装所需库：
如果尚未安装`opencv-python`和`numpy`库，可以使用pip命令：

   pip install opencv-python numpy

2. 导入所需的模块：

import cv2
import numpy as np

3. 加载图像并转换为HSV色彩空间：

img = cv2.imread('traffic_light.jpg')  # 替换为你实际的图片路径
hsv_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

4. 确定交通信号灯的颜色范围（这里假设红绿黄三色）：

red_lower = np.array([0, 50, 50])  # 红色下限
red_upper = np.array([10, 255, 255])  # 红色上限

green_lower = np.array([40, 50, 50])  # 绿色下限
green_upper = np.array([70, 255, 255])  # 绿色上限

yellow_lower = np.array([20, 50, 50])  # 黄色下限
yellow_upper = np.array([40, 255, 255])  # 黄色上限

5. 对每个颜色区间应用`inRange`函数：

mask_red = cv2.inRange(hsv_image, red_lower, red_upper)
mask_green = cv2.inRange(hsv_image, green_lower, green_upper)
mask_yellow = cv2.inRange(hsv_image, yellow_lower, yellow_upper)

# 使用位运算合并所有颜色通道的掩码
combined_mask = mask_red | mask_green | mask_yellow

6. 提取目标区域（这一步可以根据实际需求调整，例如通过膨胀、腐蚀等操作）：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
dilated_mask = cv2.dilate(combined_mask, kernel)
contours, _ = cv2.findContours(dilated_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

7. 绘制识别结果到原图上：

for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 获取并显示每个目标区域的颜色
    roi_color = hsv_image[y:y+h, x:x+w]
    color_name = "Red" if 'red' in combined_mask[y:y+h, x:x+w].shape else ("Green" if 'green' in ... else "Yellow")
    cv2.putText(img, color_name, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)

8. 最后保存处理后的图片：

output_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 转换为RGB格式以便显示
cv2.imwrite("recognized_traffic_lights.jpg", output_img)