请用vscode编写python代码，利用opencv实现交通灯颜色（红，绿，蓝）的识别功能

在VSCode中编写Python代码以使用OpenCV进行交通灯颜色（红、绿、蓝）识别，首先需要安装必要的库，如`opencv-python`和`numpy`。以下是简单的步骤：

1. **设置环境**：
- 安装VSCode：免费下载并安装Visual Studio Code，它是轻量级的代码编辑器。
- 安装Python和虚拟环境管理工具（如venv或pyenv）。
- 创建一个新的虚拟环境，并激活它。

2. **创建项目文件夹**：
- 在VSCode中新建一个工作区，例如名为"TrafficLightDetector"。

3. **安装所需库**：
- 打开终端（Terminal）或命令提示符（Command Prompt），运行以下命令安装所需的库：

   pip install opencv-python numpy imutils colorsys

4. **编写代码**：

   # 导入必要的库
   import cv2
   import numpy as np
   from imutils.video import VideoStream

   # 初始化视频流
   vs = cv2.VideoCapture(0)  # 使用默认摄像头，如果需要文件输入，替换为'video.mp4'
   
   while True:
       # 读取帧
       ret, frame = vs.read()
       
       if not ret:
           break
   
       # 转换到灰度图像便于处理
       gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
       
       # 定义每个交通灯颜色的HSV范围
       red_lower = (0, 50, 50)
       red_upper = (10, 255, 255)
       green_lower = (35, 50, 50)
       green_upper = (70, 255, 255)
       blue_lower = (100, 50, 50)
       blue_upper = (130, 255, 255)

       # 检测颜色区域
       red_mask = cv2.inRange(gray, red_lower, red_upper)
       green_mask = cv2.inRange(gray, green_lower, green_upper)
       blue_mask = cv2.inRange(gray, blue_lower, blue_upper)

       # 计算每个颜色的面积
       _, contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
       red_area = cv2.contourArea(contours[0]) if len(contours) > 0 else 0
       _, contours, _ = cv2.findContours(green_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
       green_area = cv2.contourArea(contours[0]) if len(contours) > 0 else 0
       _, contours, _ = cv2.findContours(blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
       blue_area = cv2.contourArea(contours[0]) if len(contours) > 0 else 0

       # 根据面积判断当前颜色
       max_color = max(red_area, green_area, blue_area)
       if max_color == red_area:
           color = "Red"
       elif max_color == green_area:
           color = "Green"
       else:
           color = "Blue"

       # 显示结果
       cv2.putText(frame, color, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
       cv2.imshow("Traffic Light Detection", frame)

       key = cv2.waitKey(1)
       if key & 0xFF == ord('q'):
           break

   # 释放资源
   vs.release()
   cv2.destroyAllWindows()