需要一段在Anaconda环境下使用python语言的代码，计算车辆尾灯图像在各通道的像素值。 结合刹车灯、转向灯点亮与车辆尾灯未点亮在 RGB、HSV色彩空间直方图表现，通过设置个色彩空间通道阈值对车辆尾灯图像进行颜色图像分割，并对得到的二值化图像进行相关形态学处理，综合判断前车后尾灯区域是否点亮。

好的，以下是在Anaconda环境下使用python语言的代码，计算车辆尾灯图像在各通道的像素值：

import cv2
import numpy as np

# 读入车辆尾灯图像
img = cv2.imread("tail_light.jpg")

# 切换到HSV色彩空间
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 分离各通道像素值
h, s, v = cv2.split(hsv_img)

# 显示在各通道上的像素值
print("H Channel")
print(h)
print("S Channel")
print(s)
print("V Channel")
print(v)

接下来，我们将绘制刹车灯、转向灯点亮与车辆尾灯未点亮在 RGB、HSV色彩空间直方图表现：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读入车辆尾灯图像
img = cv2.imread("tail_light.jpg")

# 切换到HSV色彩空间
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 分离各通道像素值
h, s, v = cv2.split(hsv_img)

# 计算各通道直方图
hist_r = cv2.calcHist([img], [2], None, [256], [0, 256])
hist_g = cv2.calcHist([img], [1], None, [256], [0, 256])
hist_b = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
hist_h = cv2.calcHist([hsv_img], [0], None, [180], [0, 180])
hist_s = cv2.calcHist([hsv_img], [1], None, [256], [0, 256])
hist_v = cv2.calcHist([hsv_img], [2], None, [256], [0, 256])

# 绘制直方图
plt.subplot(2, 3, 1)
plt.plot(hist_r, color="r")
plt.title("Red Channel")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("Pixel Count")

plt.subplot(2, 3, 2)
plt.plot(hist_g, color="g")
plt.title("Green Channel")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("Pixel Count")

plt.subplot(2, 3, 3)
plt.plot(hist_b, color="b")
plt.title("Blue Channel")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("Pixel Count")

plt.subplot(2, 3, 4)
plt.plot(hist_h, color="r")
plt.title("Hue Channel")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("Pixel Count")

plt.subplot(2, 3, 5)
plt.plot(hist_s, color="g")
plt.title("Saturation Channel")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("Pixel Count")

plt.subplot(2, 3, 6)
plt.plot(hist_v, color="b")
plt.title("Value Channel")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("Pixel Count")

plt.show()

接下来，我们通过设置个色彩空间通道阈值对车辆尾灯图像进行颜色图像分割：

import cv2
import numpy as np

# 读入车辆尾灯图像
img = cv2.imread("tail_light.jpg")

# 切换到HSV色彩空间
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设置HSV阈值
lower_hsv = np.array([10, 100, 100])
upper_hsv = np.array([25, 255, 255])

# 对图像进行二值化处理
mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv, upper_hsv)

# 显示二值化图像
cv2.imshow("Binary Image", mask)

# 等待按键
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最后，我们对得到的二值化图像进行相关形态学处理，综合判断前车后尾灯区域是否点亮：

import cv2
import numpy as np

# 读入车辆尾灯图像
img = cv2.imread("tail_light.jpg")

# 切换到HSV色彩空间
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设置HSV阈值
lower_hsv = np.array([10, 100, 100])
upper_hsv = np.array([25, 255, 255])

# 对图像进行二值化处理
mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv, upper_hsv)

# 形态学处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
mask = cv2.dilate(mask, kernel)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("Image", img)

# 判断车辆尾灯区域是否点亮
if len(contours) > 0:
    print("Car tail light is on")
else:
    print("Car tail light is off")

# 等待按键
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码可以帮助您实现车辆尾灯图像在各通道的像素值、刹车灯、转向灯点亮与车辆尾灯未点亮在 RGB、HSV色彩空间直方图表现、设置个色彩空间通道阈值对车辆尾灯图像进行颜色图像分割，并对得到的二值化图像进行相关形态学处理，综合判断前车后尾灯区域是否点亮。