写一份c++代码，打开摄像头，识别到只有红色时而没有蓝色时，返回信号coco，同时有蓝色和红色时，返回信号lock

以下是一份使用OpenCV库的C++代码，可以打开摄像头并进行红色和蓝色的颜色识别，根据条件返回不同的信号。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened())
    {
        cerr << "Cannot open camera!" << endl;
        return -1;
    }

    namedWindow("Camera", WINDOW_AUTOSIZE); // 创建窗口

    while (true)
    {
        Mat frame;
        cap.read(frame); // 读取摄像头的一帧

        // 将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间
        Mat hsv_frame;
        cvtColor(frame, hsv_frame, COLOR_BGR2HSV);

        // 定义红色和蓝色的HSV颜色范围
        Scalar red_lower(0, 100, 100);
        Scalar red_upper(10, 255, 255);
        Scalar blue_lower(110, 100, 100);
        Scalar blue_upper(130, 255, 255);

        // 对图像进行颜色阈值处理，提取红色和蓝色的区域
        Mat red_mask, blue_mask;
        inRange(hsv_frame, red_lower, red_upper, red_mask);
        inRange(hsv_frame, blue_lower, blue_upper, blue_mask);

        // 计算红色和蓝色的像素数量
        double red_area = countNonZero(red_mask);
        double blue_area = countNonZero(blue_mask);

        // 判断红色和蓝色的像素数量，返回不同的信号
        if (red_area > 0 && blue_area == 0)
        {
            cout << "coco" << endl;
        }
        else if (red_area > 0 && blue_area > 0)
        {
            cout << "lock" << endl;
        }

        imshow("Camera", frame); // 显示原始图像
        imshow("Red Mask", red_mask); // 显示红色的区域
        imshow("Blue Mask", blue_mask); // 显示蓝色的区域

        if (waitKey(30) == 27) // 按下ESC键退出程序
        {
            break;
        }
    }

    return 0;
}

该代码在循环中不断读取摄像头的每一帧图像，先将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间，然后根据红色和蓝色的颜色范围进行颜色阈值处理，提取红色和蓝色的区域，最后计算红色和蓝色的像素数量，根据条件返回不同的信号。同时，还会在窗口中显示原始图像和红色/蓝色的区域。