在此段代码中加入判断颜色变化的代码

在这个代码片段中，为了检测颜色变化，我们通常会首先对每一帧图像进行颜色直方图分析或者色彩空间转换（如HSV或Lab），然后计算两个连续帧的颜色差异。这里给出一个简单的基于颜色直方图的差异比较示例：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

# ... (之前的代码...)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    img_RGB = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    pil_img = Image.fromarray(img_RGB)
    
    # 对比的第一张图片已经存在
    if first_frame is not None:
        first_histogram = cv2.calcHist([first_frame], [0, 1, 2], None, [8, 8, 8], [0, 256, 0, 256, 0, 256])
        cv2.normalize(first_histogram, first_histogram, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

        current_histogram = cv2.calcHist([img_RGB], [0, 1, 2], None, [8, 8, 8], [0, 256, 0, 256, 0, 256])
        cv2.normalize(current_histogram, current_histogram, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

        # 计算颜色差异
        color_diff = np.sum(np.abs(current_histogram - first_histogram))

        # 判断颜色变化阈值
        if color_diff > THRESHOLD:  # 更改阈值适应你的需求
            # 执行颜色变化的相关操作，例如打印、记录等
            print(f"颜色发生了显著变化: {color_diff}")

    # 更新第一帧
    first_frame = img_RGB

# ... (后续代码...)