OpenCV python分别从R、G、B三个颜色通道，将屏幕外框为矩形这一条 件作为迭代规则，递归迭代出相应的分割阈值，得到相应的二值 轮廓图。识别并提取矩形外框区域信息，并自动进行姿势校正

可以使用OpenCV库中的cv2.split()方法将RGB图像分离成三个颜色通道的图像。接着，可以使用cv2.threshold()方法对每个通道的图像进行阈值分割，得到对应的二值图像。然后，可以使用cv2.findContours()方法找到每个二值图像的轮廓，并筛选出屏幕外框的矩形轮廓。接下来，可以使用cv2.minAreaRect()方法计算矩形轮廓的最小外接矩形，并将图像进行旋转操作，使矩形水平对齐。

以下是基本的代码框架：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 分离RGB三个通道
b, g, r = cv2.split(img)

# 对每个通道进行阈值分割
_, b_thresh = cv2.threshold(b, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
_, g_thresh = cv2.threshold(g, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
_, r_thresh = cv2.threshold(r, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 合并三个二值图像
merged = cv2.merge([b_thresh, g_thresh, r_thresh])

# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(merged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选出矩形轮廓
rects = []
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    if w > img.shape[1] / 2 and h > img.shape[0] / 2:
        rects.append((x, y, w, h))

# 计算旋转角度并进行旋转
if len(rects) > 0:
    rect = rects[0]
    box = cv2.boxPoints(((rect[0]+rect[2]/2, rect[1]+rect[3]/2), (rect[2], rect[3]), 0))
    angle = cv2.minAreaRect(box)[-1]
    if angle < -45:
        angle = -(90 + angle)
    else:
        angle = -angle
    (h, w) = img.shape[:2]
    center = (w // 2, h // 2)
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
    rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

    # 提取矩形外框区域信息
    x, y, w, h = rect
    result = rotated[y:y+h, x:x+w]
else:
    result = None

# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()