怎么实现opencv识别二维码后再进入颜色识别函数，写出具体的颜色识别代码

实现opencv识别二维码可以使用Python中的`cv2`库和`zbar`库，具体代码如下：

import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode

# 读取图片
img = cv2.imread("qrcode.png")

# 识别二维码
data = decode(img)
if data:
    # 如果成功识别二维码，则读取二维码中的字符串信息
    info = data[0].data.decode('utf-8')
    print('二维码信息：', info)
    # 在这里可以根据二维码信息执行相应的函数，比如进入颜色识别函数
    color_detection(img)
else:
    print('未识别到二维码')

# 颜色识别函数
def color_detection(img):
    # 这里是颜色识别的具体代码
    # ...

接下来是颜色识别的代码，这里我们使用的是`cv2`库进行颜色识别，具体代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread("color.jpg")

# 定义颜色范围
lower = np.array([50, 50, 50])
upper = np.array([70, 255, 255])

# 将图片转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 根据颜色范围提取图像
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

# 对图像进行腐蚀和膨胀处理，去除噪点
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=2)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2)

# 找出颜色区域的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓，画出包围它们的矩形
for i in range(len(contours)):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)

以上代码中，我们首先读取一张图片，然后定义了一个颜色范围，接着将图片转换为HSV格式，根据颜色范围提取图像，去除噪点，找出颜色区域的轮廓，最后画出包围它们的矩形。